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一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型构建
1
作者 武光华 李宏胜 +1 位作者 李鵾 柳长发 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第1期130-136,共7页
光伏发电因受太阳辐射周期、地理环境及各种气象因素变化的影响,而使中长期功率波动有较强的不确定性。构建一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型。基于光伏电池板辐照强度数据的归一化处理,构建光伏发电功率序列波动基础模型;... 光伏发电因受太阳辐射周期、地理环境及各种气象因素变化的影响,而使中长期功率波动有较强的不确定性。构建一种新型光伏能源电力中长期功率波动预测模型。基于光伏电池板辐照强度数据的归一化处理,构建光伏发电功率序列波动基础模型;根据波动不确定性,引入模糊径向基函数网络(radial basis function network,RBF)神经网络,利用模糊属性评估波动性,将模型分为5个层级,完成光伏能源电力中长期功率波动的预测。实验结果表明:该方法预测的均方根误差最小值为0.12 kW、平均绝对偏差最小值为0.11 kW、平均绝对百分比误差最小值为1.5%;中长期功率波动预测范围为-9~6 kW,与实际情况完全相符。证明了所构建模型的应用精度更高,性能更理想。 展开更多
关键词 新型光伏能源 电力中长期功率 波动不确定 预测模型构建 模糊RBF神经网络
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大球盖菇菌丝生长预测模型构建研究
2
作者 陈学东 马聪 张建华 《宁夏农林科技》 2024年第4期45-49,60,共6页
大球盖菇(Stropharia rugosoannulata)是联合国粮农组织(FAO)推荐的食用菌栽培品种之一,在四川、云南等省(区)已有大规模栽培生产,发展势头强劲。菌丝体是食用菌的营养器官,栽培过程中观察菌丝生长特点特征是进行栽培管理判断的重要表... 大球盖菇(Stropharia rugosoannulata)是联合国粮农组织(FAO)推荐的食用菌栽培品种之一,在四川、云南等省(区)已有大规模栽培生产,发展势头强劲。菌丝体是食用菌的营养器官,栽培过程中观察菌丝生长特点特征是进行栽培管理判断的重要表征指标。食用菌菌丝生长预测模型可以用来研究不同生长条件和环境变化对食用菌菌丝生长趋势的影响。采用Logistic、Gompertz生长模型对大球盖菇菌丝生长进行拟合分析,探究大球盖菇菌丝生长发育规律,构建10℃和20℃条件下大球盖菇菌丝生长预测模型,用评价指标进行模型评价,Gompertz模型R^(2)为0.995 2和0.994 7,并分析模型的有效性。研究结果表明,Gompertz模型是对大球盖菇菌丝生长曲线拟合的最佳模型。开展大球盖菇菌丝生长预测模型构建研究,为大球盖菇菌丝生长发育的相关研究提供理论支持,对我国食用菌产业向数字化、智能化方向发展有一定积极意义。 展开更多
关键词 大球盖菇 菌丝 生长预测模型构建
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基于教育数据挖掘学生表现预测模型构建研究 被引量：11
3
作者 彭涛 丁凌云 《黑龙江高教研究》 CSSCI 北大核心 2015年第11期55-58,共4页
自教育数据挖掘成功从人工智能中独立出来,就获得研究学者的广泛关注,现已成为教育研究领域的热点。为了实现学生表现的准确预测,首先阐述了教育数据挖掘的概念、方法、核心应用及研究动态,并在此基础上从学生表现预测教育数据准备、数... 自教育数据挖掘成功从人工智能中独立出来,就获得研究学者的广泛关注,现已成为教育研究领域的热点。为了实现学生表现的准确预测,首先阐述了教育数据挖掘的概念、方法、核心应用及研究动态,并在此基础上从学生表现预测教育数据准备、数据筛选、数据预处理、数据转换、数据挖掘模型建立及结果分析等六个方面详细阐述了教育数据挖掘方法下学生表现预测模型构建的方法及设计流程,以期为未来的研究者提供一种思路和借鉴。 展开更多
关键词 教育数据挖掘 学生表现 预测模型构建
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脑梗死肺部感染患者营养状态管理及营养不良风险预测模型的构建和应用
4
作者 李欣欣 《中国防痨杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S02期265-267,共3页
目的:针对在脑梗死肺部感染患者营养状态管理及营养不良风险预测模型的构建和应用进行分析。方法:2022年1月至2022年12月期间,随机挑选78例在本院接受脑梗死肺部感染治疗的患者进行对比研究,根据患者身体营养状态分为营养不良组50例和... 目的:针对在脑梗死肺部感染患者营养状态管理及营养不良风险预测模型的构建和应用进行分析。方法:2022年1月至2022年12月期间,随机挑选78例在本院接受脑梗死肺部感染治疗的患者进行对比研究,根据患者身体营养状态分为营养不良组50例和营养正常组28例,通过结合患者临床资料,分别从年龄、体质量指数(BMI)、患病病程、GCS(格拉斯哥昏迷评分)、血清总蛋白水平、中性粒细胞计数等数值进行分析,分析造成脑梗死肺部感染患者营养不良发生率以及独立因素,并开展造成脑梗死肺部感染患者营养不良多因素logistic回归分析,并构建相关模型。结果:营养不良发生率为64.10%(50/78),营养正常患者有28例,占35.90%(28/78),其中,营养不良组年龄≥60岁、脑梗死病程≥3年、GCS评分≤7分、BMI<18.50、血清总蛋白水平<60 g/L、中性粒细胞计数<1.8×10^(9)/L比例均大于营养正常组(P<0.05)。结果显示,年龄≥60岁、脑梗死病程≥3年、GCS评分≤7分为脑梗死肺部感染患者营养不良发生的高风险因素;BMI≥18.5、血清总蛋白水平在60~80 g/L、中性粒细胞计数在1.8~6.3×10^(9)/L是其保护因素(P<0.05)。结论:针对在脑梗死肺部感染患者营养状态管理及营养不良风险预测模型进行构建具有十分重要的价值和意义,能够进一步分析造成脑梗死肺部感染患者营养不良的原因,预测患者可能诱发的各种营养不良风险,为患者加强营养管理提供有效参考。 展开更多
关键词 脑梗死 肺部感染 营养状态管理 营养不良 风险预测模型构建
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基于分形插值理论的水库泥沙淤积量模型构建 被引量：1
5
作者 高洪波 段文超 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期34-36,53,共4页
水库泥沙淤积量的科学预测对于水库的合理调度、综合效益的发挥有着重要的意义。为了准确预测水库泥沙淤积量,首先,基于分形理论,探讨了基于分形插值的、具有外推功能的预测模型构建方法;其次,通过实例验证了水库泥沙淤积量变化具有较... 水库泥沙淤积量的科学预测对于水库的合理调度、综合效益的发挥有着重要的意义。为了准确预测水库泥沙淤积量,首先,基于分形理论,探讨了基于分形插值的、具有外推功能的预测模型构建方法;其次,通过实例验证了水库泥沙淤积量变化具有较好的分形特征;最后,利用分形插值预测模型对未来时间点水库泥沙淤积量进行了预测。实证分析表明:采用这种方法构建的水库泥沙淤积量模型具有较高的可靠性,且便于编程,因此是一种实用性较强的水库泥沙淤积量模型建构方法。 展开更多
关键词 分形插值 自相似性 水库泥沙淤积量 预测模型构建
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基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型 被引量：17
6
作者 贾庆兰 《现代电子技术》 北大核心 2020年第21期179-182,186,共5页
电力负荷预测属于设置发电计划与电力系统发展的核心,高精度的负荷预测对于电力系统经济、安全、稳定的工作存在着不可忽视的作用。为此,构建基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型,采用基于概率主分量分析模型的电力运行数据预处理方... 电力负荷预测属于设置发电计划与电力系统发展的核心,高精度的负荷预测对于电力系统经济、安全、稳定的工作存在着不可忽视的作用。为此,构建基于概率统计的电力负荷时间序列预测模型,采用基于概率主分量分析模型的电力运行数据预处理方法,去除冗余数据。对预处理后的电力运行数据,通过基于多变量时间序列的电力负荷预测模型,实现电力负荷预测。经实验验证,所构建模型对电力负荷的预测结果可信度高,且对短期、长期的电力负荷的预测精度均显著,针对不同时间序列类型的电力负荷预测任务而言,均可实现高精度、全方位的电力负荷预测,可作为电力负荷预测任务中的参考模型。 展开更多
关键词 电力负荷预测 概率统计 时间序列 预测模型构建 数据预处理 实验验证
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预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者生存率列线图模型构建
7
作者 杨怡霖 赵媛 +2 位作者 朱晓玲 张青 董薇 《中国卒中杂志》 2025年第8期958-967,共10页
目的构建预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者生存率的列线图模型,实现对患者的个体化风险评估。方法回顾性连续纳入2016年9月1日—2021年8月31日在大理大学第一附属医院诊断为动脉瘤性蛛网膜下腔出血的患者作为研究对象,收集其疾病资料和... 目的构建预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者生存率的列线图模型,实现对患者的个体化风险评估。方法回顾性连续纳入2016年9月1日—2021年8月31日在大理大学第一附属医院诊断为动脉瘤性蛛网膜下腔出血的患者作为研究对象,收集其疾病资料和生存资料,并于发病后1年、3年、5年进行随访。通过寿命表法估计患者的中位生存时间,通过Kaplan-Meier法绘制生存曲线,通过Cox回归模型分析患者的预后影响因素,并构建用于预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者生存率的列线图模型。结果本研究共纳入441例患者,其中男性166例,患者平均年龄为(58.0±10.4)岁。寿命表法分析中位生存时间为60个月,随访1年、3年、5年累计生存概率分别为63%、56%和51%。Cox回归模型结果表明,高龄、干预手段(包括手术方法和非手术方法)、发病到手术时间长、急性期血糖高、责任动脉瘤大、低钠血症时间长、动脉瘤再破裂和Hunt-Hess分级高是动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者生存率的独立危险因素。列线图模型内部验证结果显示,其区分度和拟合度良好。结论本研究构建的动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者生存率列线图模型,可预测aSAH患者发病后1年、3年、5年生存概率,且具有较好的区分度和拟合度。 展开更多
关键词 动脉瘤性蛛网膜下腔出血 列线图 生存分析 多因素分析 预测模型构建
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装备寿命预测的平行仿真模型在线演化方法
8
作者 邸彦强 李婷 +1 位作者 冯少冲 刘琼瑶 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期205-214,共10页
在面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术研究基础上,统一了不同退化状态下的状态方程,提出了预测模型形态库的构建方法和预测模型形态选择算法,设计了“模型形态库构建—模型选择—数据同化—模型演化”的模型在线演化工作流程,运用扩展... 在面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术研究基础上,统一了不同退化状态下的状态方程,提出了预测模型形态库的构建方法和预测模型形态选择算法,设计了“模型形态库构建—模型选择—数据同化—模型演化”的模型在线演化工作流程,运用扩展卡尔曼滤波和极大似然估计算法,实现了面向装备剩余寿命预测的平行仿真模型在线动态演化。通过仿真实验验证了模型形态选择算法和模型在线演化工作流程的有效性,取得了较好的仿真效果。 展开更多
关键词 平行仿真 预测模型库构建 参数演化 剩余寿命预测
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移动传感网节点位置预测方法研究 被引量：2
9
作者 杨文忠 夏扬波 +1 位作者 张振宇 王庆鹏 《现代电子技术》 北大核心 2020年第2期168-173,共6页
针对现有稀疏传感网中移动节点位置预测精度较低,提出一种基于深度信念网络的移动未知节点位置预测方法。首先利用深度信念网络强大的特征学习能力,分析不同信号强度向量样本集;其次在深度信念网络的最后一层级联一层支持向量机,将所学... 针对现有稀疏传感网中移动节点位置预测精度较低,提出一种基于深度信念网络的移动未知节点位置预测方法。首先利用深度信念网络强大的特征学习能力,分析不同信号强度向量样本集;其次在深度信念网络的最后一层级联一层支持向量机,将所学习到的信号强度分布特征作为顶层支持向量机的输入,构建距离预测模型;最后预测未知节点与其相邻节点之间的距离,判断其可能位置所在区域,计算得出未知节点的预测位置。仿真实验结果表明,文中所提出的位置预测方法与RBF神经网络位置预测方法相比,预测精度提高了19.3%;与支持向量机预测方法相比,预测精度提高了23%;与改进的MCL相比,预测精度提高了33.4%,且有较强的鲁棒性,适用于稀疏传感网络节点位置预测。 展开更多
关键词 移动无线传感器网络 节点位置预测 深度信念网络 支持向量机 构建预测模型 仿真验证
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探索性数据分析在LoRa通信SNR性能的研究 被引量：3
10
作者 房海峰 檀蓉 +1 位作者 韩院彬 赵继军 《现代电子技术》 北大核心 2020年第4期58-61,共4页
为了降低数据传输信噪比,提高传输质量,在实际部署过程中需合理配置LoRa物理层参数。为此,基于探索性数据分析,提出一种优化配置参数选择的预测模型。首先,设置物理层参数配置,收集数据;其次,利用探索性数据分析剔除数据中的异常值,并... 为了降低数据传输信噪比,提高传输质量,在实际部署过程中需合理配置LoRa物理层参数。为此,基于探索性数据分析,提出一种优化配置参数选择的预测模型。首先,设置物理层参数配置,收集数据;其次,利用探索性数据分析剔除数据中的异常值,并计算各配置参数和信噪比的相关性;最后,通过ID3决策树算法构建预测模型,建立配置参数和SNR之间的关系,以此提高传输信噪比,改善数据传输质量。实验结果表明,预测模型可以有效地对LoRa通信技术中信噪比性能进行优化。 展开更多
关键词 信噪比性能 LoRa通信 探索性数据分析 参数优化 预测模型构建 数据收集
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