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  • 简介:摘要:随着“碳中和”的理念在电力行业的贯彻落实,光伏发电作为清洁环保的能源形式越来越受到重视。光伏设备的使用寿命有限,并且存在明显的衰退趋势。针对光伏设备故障及其对电网负荷的冲击问题,光伏设备的故障诊断研究愈发重要。通过构建完整的光伏设备故障模型,进而设计光伏设备全生命周期管理体系,可以实现对光伏设备的健康管理,保障光伏发电系统的安全稳定运行。

  • 标签: 逆变器模型预测 光伏发电 故障诊断
  • 简介:模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。

  • 标签: 区分度 校准度 内部验证 外部验证 BOOTSTRAP方法
  • 简介:摘要:随着大数据趋势的流行,数据驱动模型在配电网中变得越来越重要,为了预防故障因素对配电网可靠性的冲击,本文根据杭州电网在五年间收集到的故障信息,提出了一种基于数据驱动模型的配电网天气相关故障预测诊断方法。通过将历史故障数据和历史气象观测数据进行关联性比对,得到气象变量和故障信息的训练数据集,通过线性判别分析法对该数据集进行分类训练,生成了故障预测模型。最后通过将气象数据的测试集代入预测模型,进行故障概率预测。本文实验验证了该方法的有效性。

  • 标签: 配电网,数据驱动模型,线性判别分析法,故障预测。
  • 简介:目的:探讨卵巢肿瘤风险预测模型(ROMA)在卵巢肿瘤诊断中的应用价值。方法:回顾性分析因卵巢肿瘤住院接受手术的良性肿瘤患者41例,恶性肿瘤患者42例及正常受试者40例,用ELISA法检测血清中HE4与CA125水平,计算ROMA值以评估患卵巢肿瘤的风险性。结果:卵巢肿瘤组患者血清HE4、CA125水平及ROMA值高于对照组和良性肿瘤组,差异有统计学意义(P〈0.01)。良性肿瘤组CA125水平值高于对照组值,差异有统计学意义(P〈0.01);而HE4水平及ROMA与对照组比较差异无统计学意义(P〉0.05)。以HE4≥150pmol/L,CA125≥35U/ml作为阳性界限,则HE4、CA125及ROMA值敏感度分别为83.33%,69.04%85.71%;特异度分别为95.12%,78.0%,95.12%。CA125ROC曲线下面积(AUC)为0.676;HE4ROC曲线下面积(AUC)为0.749;ROMAROC曲线下面积(AUC)为0.814,与CA125、HE4比较差异有统计学意义(P〈0.05)。结论:在卵巢肿瘤诊断中,单项检测HE4的临床价值优于CA125。对于单项HE4、CA125检测而言,HE4、CA125联合应用计算ROMA值具有更好的诊断卵巢恶性肿瘤的临床价值。

  • 标签: 人附睾分泌蛋白4 糖类抗原125 卵巢肿瘤风险预测模型 卵巢肿瘤 诊断
  • 简介:综合了灰色预测模型、指数平滑法和多元回归分析模型的特点,根据预测方差最大组合系数最小原理建立了组合模型.并对广州市的物流量进行了预测。结果表明,组合模型预测结果是最优的。

  • 标签: 物流量预测 灰色模型 指数平滑法 回归分析 组合模型
  • 简介:摘要多数肝癌诊断时已属晚期,病死率高。早期诊断肝癌是改善患者预后的关键。近年来亚洲学者针对慢性乙型肝炎人群总结出一系列肝癌风险评分模型,有助于早期识别高危人群,提高肝癌的早期诊断率。现就危险因素及已开发的早期风险预测模型做简要分析,并综述抗病毒治疗对肝癌风险的影响。

  • 标签: 肝细胞癌 乙型肝炎 预测模型 抗病毒治疗
  • 简介:摘要:在信息化和智能化的大背景下,大数据技术已经成为推动工业发展的重要力量。机械设备作为工业生产的核心,其运行状态的稳定性和可靠性直接关系到企业的生产效率和经济效益。传统的故障诊断方法受限于数据量和分析手段,难以全面、准确地识别设备故障。而基于大数据的故障诊断预测模型,通过收集和分析大量的运行数据,结合先进的算法模型,可以实现对机械设备故障的早期发现和精准预测。基于此,以下对基于大数据的机械设备故障诊断预测模型进行了探讨,以供参考。

  • 标签: 大数据 机械设备故障诊断 预测模型 研究
  • 简介:风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法:三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。

  • 标签: 风电功率 组合预测 权系数 熵值法
  • 简介:CRM预测模型:魔法石还是绊脚石CRM的重要功能是对未发生的事件进行预测.如何实现预测呢?模型是一个重要的手段和工具.为了解决重大的业务命题,常用的模型有:

  • 标签: CRM 沃尔玛 客户 销售 消费者 预测模型
  • 简介:摘要商品住宅价格受多个因素的影响,本文以海南主要城市海口、三亚2017年的相关数据为基础,建立起基于灰度预测的商品住宅价格主成分回归模型解决如下三个问题。

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  • 简介:摘要:随着社会的进步与发展,交通强国战略的提出,使得交通在生活中占据重要地位。为了解决各类交通问题,在交通网络日益复杂的情况下,交通流预测成为智能交通系统的热门领域,因为准确的交通流预测,有利于提高交通运行效率。本文从社会交通流量增加的大背景出发,阐述当前较为常用的交通流预测模型,分析得出使用综合模型进行交通流预测是效果较好的方式,要想得到可靠的交通流数据就要提高预测的精度和准确度。

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  • 简介:摘要在不同年、月的职业需求数据和不同的教育水平的中国学生通过相关系数判断预测精度,经多元线性回归方程求解职业需求与教育背景的线性部分,再由BP神经网络对非线性部分实现阴影匹配。其次,在职业需求数量序列标准化后,通过马氏链对相关系数权重进行排序,权衡职业需求程度。最后,利用基于ARIMA对非线性部分在当前情形下未来三年的就业需求进行预测

  • 标签: BP 神经网络 马尔可夫链 系统聚类 差分整合移动平均自回归模型(ARIMA) 数据整理
  • 简介:本文基于环境风险预测分析的基本思想,应用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和可靠性系统工程理论和方法,探讨了环境风险预测的数学模型.给出了环境风险预测的双向模糊图模型、灰色马尔夫预测模型及非线性回归模型,这些模型的应用为环境风险评价和环境风险管理提供了科学依据.

  • 标签: 环境风险 模糊图 灰色系统 马尔可夫过程 非线性回归
  • 简介:以某地市电信企业的客户为目标用户群,结合电信行业的业务规则,利用SPSS公司的数据挖掘工具Clementine,运用数据挖掘中的CRISP—DM模型方法建立了客户流失预测模型,为电信企业对流失客户采取更有效的营销策略提供一些建议。

  • 标签: CLEMENTINE CRISP DM 数据挖掘 流失预测
  • 简介:为消除Bayes动态模型中噪声的正态性假定对模型的实用性的限制,在Bayes整体风险最小的准则下,建立了非正态Bayes动态模型状态参数向量纳向前m步Bayes最优线性预洲及其风险矩阵的循环递推方程,使正态Bayes动态模型的相关结果成为其特例。该方法可以在较大程度上拓宽Bayes动态模型及其Bayes预测的适用范围,有一定纳理论意义和实用价值。

  • 标签: Bayes动态线性模型 Bayes最优预测 循环递推方程 风险矩阵
  • 简介:摘要为提高泵送混凝土收缩量的预测精度,文章全面收集到了泵送混凝土收缩试验资料,并基于B3变异系数法比较了CEB-FIP1990,GL2000模型预测自密实混凝土收缩的精度。最后根据收集的试验结果,基于最小二乘法给出了修正的收缩预测模型,精度要较大提升,可供工程设计人员参考使用。

  • 标签: 自密实混凝土 收缩 预测模型
  • 简介:<正>一、引言统计预测是以实际统计调查资料为基础,根据事物的内在联系及其发展趋势,运用适当的数学模型(预测模型),预测所研究的现象在一定时期内或一定条件下可能达到的水平。在社会经济活动中,许多变量y的变化随着其影响因素x(一元或多元)不同,呈现出不同的规律性,这里x可能是时间变量,

  • 标签: 非线性预测模型 非线性模型 统计预测 线性化处理 最小二乘法 参数估计