基于深度数据挖掘的水电能源工程数据智能分析处理算法 被引量：2

1

作者 刘金飞 彭旭初 +1 位作者 刘四华 曾宪 《电子设计工程》 2023年第10期44-48,共5页

针对水电工程造价预测存在不确定性高、风险性较大的问题,文中采用径向基函数(RBF)神经网络实现了对工程造价数据的预测。对于传统方法在大样本训练时的基函数中心不稳定、权重矩阵计算不可逆及训练不收敛等问题,使用遗传算法进行了优化... 针对水电工程造价预测存在不确定性高、风险性较大的问题,文中采用径向基函数(RBF)神经网络实现了对工程造价数据的预测。对于传统方法在大样本训练时的基函数中心不稳定、权重矩阵计算不可逆及训练不收敛等问题,使用遗传算法进行了优化,结合实际应用场景加以改进,并通过引入一种自适应交叉机制,保证了个体在每次进化后均能取得最优的交叉概率。同时,利用父代子代顺序比较、位置更新的机制替代传统遗传算法中的变异操作,从而防止了在浮点编码下的基因突变劣化。在实际水电工程数据集上进行的算法性能仿真结果表明,相较于传统训练方式,使用改进后遗传算法优化的RBF网络在不同规模的工程造价预测上具有良好一致性,且算法平均误差仅为6.00%,较传统方法降低了2.70%。 展开更多

关键词 径向基函数 深度数据挖掘 造价预测 水电工程 遗传算法

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基于深度数据挖掘的电力系统短期负荷预测 被引量：7

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作者 生红莹 赵伟国 +1 位作者 陈扬 周江 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2023年第1期131-137,共7页

针对现有电力系统短期负荷预测中存在的预测效果不佳的问题,提出基于深度数据挖掘的电力系统短期负荷预测算法。将归一化处理的历史电力系统负荷数据、模糊处理的温度数据、天气状况、降水概率等数据作为预测模型的输入量,构建基于模糊G... 针对现有电力系统短期负荷预测中存在的预测效果不佳的问题,提出基于深度数据挖掘的电力系统短期负荷预测算法。将归一化处理的历史电力系统负荷数据、模糊处理的温度数据、天气状况、降水概率等数据作为预测模型的输入量,构建基于模糊GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)的电力系统短期负荷预测模型,并引入Boosting算法,以解决预测模型中存在的训练速度缓慢和内存占用大等问题;在此基础上,设计基于模糊Boosting-GBDT的电力系统短期负荷预测模型,实现电力系统短期负荷预测。实验结果表明,所提预测方法在工作日和休息日不同时刻的电力系统短期负荷预测结果与实际负荷较接近;未来一周电力系统短期负荷预测MAPE和RMSPE值均低于0.2%。 展开更多

关键词 深度数据挖掘 电力系统 短期负荷预测 归一化 模糊处理 模糊Boosting-GBDT

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基于深度数据挖掘和区块链技术的智库数据管控方法研究 被引量：3

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作者 韦冬妮 齐彩娟 +1 位作者 张泽龙 唐梦媛 《电子设计工程》 2022年第13期114-118,共5页

针对电力企业尚未专业、系统地开展智库建设,且缺乏完善的智库运营管理机制等问题,文中展开了基于深度数据挖掘和区块链技术的智库数据管控方法研究。文中构建的智库管控系统包括数据层、支撑层、业务层和表现层;该系统对智库数据进行... 针对电力企业尚未专业、系统地开展智库建设,且缺乏完善的智库运营管理机制等问题,文中展开了基于深度数据挖掘和区块链技术的智库数据管控方法研究。文中构建的智库管控系统包括数据层、支撑层、业务层和表现层;该系统对智库数据进行深度数据挖掘,利用K-means聚类算法分类数据特征,并采用深度信念网络获得数据间的关联。利用区块链技术完成智库数据管控全过程,以保证数据的安全性。基于B/S协议和Matlab仿真计算平台对所提方法进行实验,测试结果表明,当数据量为8 MB时,其挖掘时间和准确率分别为1.5 s和93%,优于其他对比方法,而且安全性也更为理想。 展开更多

关键词 智库数据管控 区块链技术 深度数据挖掘 深度信念网络 K-MEANS聚类算法 B/S协议

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基于深度数据挖掘的高校信息数据整合方法 被引量：2

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作者 李伊 《信息技术》 2023年第12期48-51,56,共5页

针对高效信息数据整合方法中未能使用Z-score算法对信息数据进行标准化处理,导致信息数据整合时存在整合精度低、时间长等问题,提出基于深度数据挖掘的高校信息数据整合方法。首先依据Z-score算法标准化信息数据,并依据标准化结果提取... 针对高效信息数据整合方法中未能使用Z-score算法对信息数据进行标准化处理,导致信息数据整合时存在整合精度低、时间长等问题,提出基于深度数据挖掘的高校信息数据整合方法。首先依据Z-score算法标准化信息数据,并依据标准化结果提取信息数据特征;再使用深度数据挖掘方法中的K-means算法计算数据特征生成基聚类器;最后将信息数据放入基聚类器中进行聚类;实现信息数据的整合。实验结果表明,运用该方法进行数据整合时,整合精度高、整合时长较短。 展开更多

关键词 深度数据挖掘方法 高校信息数据 整合方法 基聚类器 Z-score算法

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基于数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别研究方法 被引量：7

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作者 李瑛 杨丽娟 朱蓬华 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第21期181-184,共4页

为保证船用通信网络的安全,设计基于深度数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别方法。该方法数据处理模块采用全局信息数据融合策略,融合网络的原始采集数据,特征选择模块通过平均不纯度减少特征重要度计算方法,选择有效特征并计算... 为保证船用通信网络的安全,设计基于深度数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别方法。该方法数据处理模块采用全局信息数据融合策略,融合网络的原始采集数据,特征选择模块通过平均不纯度减少特征重要度计算方法,选择有效特征并计算该特征重要度后,形成特征集,将其输入分类识别模块的内外卷积网络深度学习网络模型中,通过模型的学习和训练,获取船用通信网络异常行为分类识别结果。测试结果显示:该方法可有效删除其中的无效特征,保留有效特征结果;可获取不同类别有效特征标签的重要度评分结果;分类识别的平均绝对误差均低于0.18,可完成不同流量变化下异常行为分类识别。 展开更多

关键词 深度数据挖掘 船用通信网络 异常行为 分类识别 特征重要度 数据融合

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短期电力负荷预测的时间序列数据深度挖掘模型设计 被引量：6

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作者 董亮 阚新生 +2 位作者 邓国如 徐杰 袁慧 《能源与环保》 2021年第6期207-212,共6页

短期电力负荷预测存在数据时间序列紊乱现象,导致预测短期电力负荷精确度低,为此提出用于短期电力负荷预测的时间序列数据深度挖掘模型。设计数据预处理电力数据仓库体系,获取电力数据,并对电力数据进行排序处理;基于数据处理结果,划分... 短期电力负荷预测存在数据时间序列紊乱现象,导致预测短期电力负荷精确度低,为此提出用于短期电力负荷预测的时间序列数据深度挖掘模型。设计数据预处理电力数据仓库体系,获取电力数据,并对电力数据进行排序处理;基于数据处理结果,划分数据时间序列,建立时间序列数据深度挖掘模型,预测短期电力负荷。实验结果显示,采集同一区域的同一电力局电力信息,对短期电力负荷进行预测,预测短期电力负荷功率与实际一致,对短期电力负荷预测的精确度较高。 展开更多

关键词 短期电力负荷 预测 时间序列 数据深度挖掘

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海洋实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法

7

作者 黄锦敬 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第12期196-198,共3页

在舰船实时监测数据库的数据挖掘中,针对使用传统数据挖掘方法伸缩性较小的问题,提出了一种舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法,利用差集交叉计数策略,将舰船实时监测数据库中垂直数据格式的多来源数据转换为水平数据格式,利... 在舰船实时监测数据库的数据挖掘中,针对使用传统数据挖掘方法伸缩性较小的问题,提出了一种舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法,利用差集交叉计数策略,将舰船实时监测数据库中垂直数据格式的多来源数据转换为水平数据格式,利用基于数据集的数据聚类方法,对舰船实时监测数据库中的水平数据格式多来源数据进行聚类分析,利用HFPM数据集构造法,实现舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘。为了验证该方法的有效性,与PFP数据挖掘方法与mrDFIN数据挖掘方法进行对比,得出该方法的伸缩性为92.3%,通过比较可知,本文所提方法的伸缩性最大,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 舰船 实时监测 数据库 多来源数据深度挖掘

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物联网同频共用跨域数据流动安全检测算法

8

作者 魏晓艳 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第4期740-746,共7页

为保障物联网数据跨域流动安全,提出物联网同频共用跨域数据流动安全检测算法。该方法基于数据离群特征计算数据集信息熵,将信息熵计算结果较大的数据点作为聚类中心,通过类簇中心距离的计算分析数据分布特征;将数据分布特征输入BP(Back... 为保障物联网数据跨域流动安全,提出物联网同频共用跨域数据流动安全检测算法。该方法基于数据离群特征计算数据集信息熵,将信息熵计算结果较大的数据点作为聚类中心,通过类簇中心距离的计算分析数据分布特征;将数据分布特征输入BP(Back Propagation)神经网络中,结合遗传学习算法完成同频共用跨域数据的深度挖掘。利用小波分析法分割同频共用数据中的有效信号与噪声信号,引入wrcoef函数实现无噪信号的重构输出。基于Markov链状态转移概率矩阵,建立马尔可夫跨域数据流动安全检测模型;通过待测样本与标准样本之间相对熵差异值的计算,完成物联网同频共用跨域数据流动安全检测。仿真结果表明,该方法能有效提高数据流动安全检测效率,实现了数据跨域流动态势的精准感知。 展开更多

关键词 信息熵算法 遗传学习算法 数据深度挖掘 小波分析法 马尔可夫模型

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配电网的自动化控制技术分析

9

作者 金立 《集成电路应用》 2024年第6期350-351,共2页

阐述配电自动化高质量发展的思路和具体措施,包括加强对现有配电网自动化设备的运维、充分利用现有自动化设备收集的基础数据深度挖掘数据价值、为生产管理提供精细化建议。

关键词 自动化系统 精细化优化 数据深度挖掘 配电网系统

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ChatGPT赋能公路检测行业带来的机遇、挑战及展望

10

作者 杨杰 《交通与运输》 2024年第S01期252-254,266,共4页

ChatGPT赋能公路检测行业,通过此项技术去实现公路智能化检测,就有了底层技术逻辑支撑点。这是一场创新中的颠覆式变革,展现出一个全新的检测思维逻辑。ChatGPT人工智能强大的自然语言处理、数据整理和数据分析、深度学习等,能分析出桥... ChatGPT赋能公路检测行业,通过此项技术去实现公路智能化检测,就有了底层技术逻辑支撑点。这是一场创新中的颠覆式变革,展现出一个全新的检测思维逻辑。ChatGPT人工智能强大的自然语言处理、数据整理和数据分析、深度学习等,能分析出桥梁外观病害真实情况。通过数字孪生技术,能够对公路、桥梁服役性能评估。大数据可以有效提升公路检测效率,提高检测管理时效性,确保全路网稳定安全运行,优化改革公路检测管理模式,让检测工作向着专业化、科学化、智能化、市场化方向全面发展。 展开更多

关键词 ChatGPT 人工智能 大数据 公路检测 数据深度挖掘与使用 可靠的性能预估

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基于协同过滤算法的英语资源库信息推荐模型

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作者 扁晓倩 《信息技术》 2023年第2期12-16,23,共6页

针对大数据量下的英语资源库信息推荐模型中数据稀疏性较大的问题,提出一种基于协同过滤算法的英语资源库信息推荐模型。对历史监测的数据进行深度挖掘,将原始数据通过整合完善转化为资源数据集。通过协同过滤算法和资源反馈矩阵的表述... 针对大数据量下的英语资源库信息推荐模型中数据稀疏性较大的问题,提出一种基于协同过滤算法的英语资源库信息推荐模型。对历史监测的数据进行深度挖掘,将原始数据通过整合完善转化为资源数据集。通过协同过滤算法和资源反馈矩阵的表述实现资源选取,根据任意用户对项目集中同一数据资源的反馈评分计算得出每个项目间的相似阈值,以此为基础拟合项目整体相似阈值,根据阈值数挑选与用户最为匹配的项目资源,完成推荐。仿真实验证明,该模型算法的推荐精准度和效率较高,有效解决了数据稀疏性较大的问题。 展开更多

关键词 协同过滤算法 数据深度挖掘 余弦相似度函数 相似阈值 反馈矩阵

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煤矿安全监控系统技术现状及智能化发展趋势 被引量：39

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作者 刘媛媛 《矿业安全与环保》 北大核心 2021年第4期104-108,共5页

智能化矿山的建设对监测监控系统的功能性、稳定性要求日益提高,把握未来技术发展的核心需求具有重要意义。通过分析“十三五”期间煤矿安全监控系统升级改造在传感层、传输层和应用层取得的具体技术成果,基于最新的《煤矿安全监控系统... 智能化矿山的建设对监测监控系统的功能性、稳定性要求日益提高,把握未来技术发展的核心需求具有重要意义。通过分析“十三五”期间煤矿安全监控系统升级改造在传感层、传输层和应用层取得的具体技术成果,基于最新的《煤矿安全监控系统通用技术要求》,探讨了监控系统下一步智能化发展方向:传感器智能化、全覆盖,支持多网、多系统融合,系统增加自诊断、自评估功能,加强数据应用分析等。提出通过对新型传感技术、传感器智能化、分布式供电及共缆透传技术、一体化采集平台、监测数据深度挖掘与分析利用、生产协同管控等技术研究,引领煤矿安全监测监控系统的智能化技术。 展开更多

关键词 煤矿 安全监控系统 智能化 自诊断 分布式供电 数据深度挖掘

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