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基于多孔算法的小电流接地系统故障选线算法 被引量:6
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作者 张仲孝 苗世洪 +1 位作者 林湘宁 刘沛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期66-70,共5页
在比较分析传统故障选线方法的基础上,分析了故障零序暂态电流的分布规律,提出了一种利用多孔算法分频特性与单支重构提取有效频带的故障零序暂态电流信息的方法,构造出了能反映该算法选线有效性的故障测度函数,从而实现故障选线。理论... 在比较分析传统故障选线方法的基础上,分析了故障零序暂态电流的分布规律,提出了一种利用多孔算法分频特性与单支重构提取有效频带的故障零序暂态电流信息的方法,构造出了能反映该算法选线有效性的故障测度函数,从而实现故障选线。理论分析和大量ATP仿真试验表明所提出的算法是有效、可靠的,适用于中性点接地方式不同的小电流接地系统。 展开更多
关键词 小电流接地 故障选线 多孔算法 单支重构 故障测度
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基于小波变换的动态关联规则元规则GM(1,1)挖掘 被引量:4
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作者 张忠林 许凡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第5期209-212,246,共5页
提出了一种把小波变换应用到动态关联规则元规则挖掘中并提高规则预测精度的方法。该方法首先利用小波变换技术对挖掘出的动态关联规则元规则支持度计数进行变换,然后通过小波变换的多分辨率特点提取出近似部分和细节部分,并利用这两部... 提出了一种把小波变换应用到动态关联规则元规则挖掘中并提高规则预测精度的方法。该方法首先利用小波变换技术对挖掘出的动态关联规则元规则支持度计数进行变换,然后通过小波变换的多分辨率特点提取出近似部分和细节部分,并利用这两部分别进行单支重构,随后利用GM(1,1)对重构的两部分进行预测,从而得到最后的预测结果,最后通过实验证明了该方法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 小波变换 动态关联规则 元规则 单支重构 GM(1 1)
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基于小波变换和支持向量机的短期光伏发电功率预测 被引量:7
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作者 罗毅 邢校萄 《新能源进展》 2014年第5期380-384,共5页
光伏发电功率预测是减小大规模光伏发电并网对电网造成不良影响的有效手段,对电网调度及光伏电站的优化运行具有重要意义。针对光伏发电功率序列的周期性和非平稳性,本文提出了基于小波变换和支持向量机(Support vector machine,SVM)的... 光伏发电功率预测是减小大规模光伏发电并网对电网造成不良影响的有效手段,对电网调度及光伏电站的优化运行具有重要意义。针对光伏发电功率序列的周期性和非平稳性,本文提出了基于小波变换和支持向量机(Support vector machine,SVM)的预测方法。文中对原始功率序列进行小波分解并单支重构,构成低频趋势信号和高频随机信号,利用具有小样本学习能力强和计算简单等特点的SVM对各小波数据序列分别预测,最终将各预测值合成得到预测功率值。某光伏发电站的实际数据仿真验证了该预测方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 光伏发电功率 支持向量机(SVM) 小波变换 单支重构
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融合小波变换与神经网络的RSSI室内测距算法 被引量:6
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作者 朱梦豪 卢小平 +2 位作者 路泽忠 李亚平 陶晓晓 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2020年第1期50-54,共5页
提出一种融合小波变换与神经网络的基于Wi Fi的RSSI室内测距算法,该方法通过小波变换与神经网络对RSSI数据、路径损耗模型进行修正。利用小波分解与单支重构方法,只对低频的近似部分进行单支重构,舍弃高频细节部分,同时使用神经网络训... 提出一种融合小波变换与神经网络的基于Wi Fi的RSSI室内测距算法,该方法通过小波变换与神经网络对RSSI数据、路径损耗模型进行修正。利用小波分解与单支重构方法,只对低频的近似部分进行单支重构,舍弃高频细节部分,同时使用神经网络训练特定环境下的路径损耗模型。通过实例验证表明,该算法最大测距误差、最小测距误差、平均测距误差分别为1.206、0.037、0.692 m;平均测距误差比路径损耗模型、BP神经网络模型分别提高了1.846、0.469 m。 展开更多
关键词 小波分解与单支重构 神经网络 路径损耗模型 RSSI 室内
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基于变形监测管理系统中预测模型的研究 被引量:1
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作者 梁四幺 杨海成 +1 位作者 李云涛 李茂森 《海洋测绘》 CSCD 2020年第3期46-49,共4页
预警报警功能作为建(构)筑物变形监测信息管理系统中的重要功能,其可靠性和精确度显得尤为重要。建(构)筑物变形监测管理系统中所用到的灰色模型与回归分析模型具有良好的可靠性和稳定性,在模型基础上进一步延伸,提高其预测精度,针对多... 预警报警功能作为建(构)筑物变形监测信息管理系统中的重要功能,其可靠性和精确度显得尤为重要。建(构)筑物变形监测管理系统中所用到的灰色模型与回归分析模型具有良好的可靠性和稳定性,在模型基础上进一步延伸,提高其预测精度,针对多尺度时间序列各尺度单支预测与整合重构的基础上,对变形监测数据进行小波分解成各尺度的子序列,根据各子序列性质配置适合的回声状态网络并进行单支预测,预测子序列经过权值计算重构成预测的序列。实验表明:小波分解理论基础上的回声状态模型预测精度较高。 展开更多
关键词 变形监测 小波分解 回声状态网络 单支重构 预测模型 管理系统
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