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我国北方地区风电机组叶片结冰问题,对机组正常安全运行会产生严重影响。为对风电机组叶片结冰状态进行有效预测,基于风场大数据,提出一种使用深度学习算法进行优化的深度全连接神经网络的风电机组叶片结冰预测算法。将处理后的数据集对深度全连接神经网络模型进行训练、测试、评价,最后将所得评价结果并与最近邻法(KNN)、支持向量机(SVM)、未使用深度学习优化算法的BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,所提出的基于深度全连接网络的风电机组叶片结冰预测算法,求取精度较高,计算量少,可以对风电机组叶片结冰预测问题进行快速有效判断。 相似文献
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风速波动具有随机性和不确定性,导致风速预测的准确度不高.准确的风速预测对于优化风电运行策略和提高发电效率具有重大意义.利用最大信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC)对风机SCADA数据进行变量相关性分析,并以MIC值大小对原始变量排序,将包含7项变量的子集作为深度信念网络(D... 相似文献
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李大中 《昆明理工大学学报(自然科学版)》1990,(4)
建立怎样的质量会计管理模式,是能否可行有效地实行质量会计管理的关键之一.本文认为“质量会计核算论”和“质量成本管理论”都有缺陷,提出了质量会计管理新模式,构想出对质量成本、质量收入和质量损益进行预测、决策、控制、核算、分析和考核的质量会计管理方法体系. 相似文献