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短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。 相似文献
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相关系数平稳过程时频分析方法 总被引:9,自引:6,他引:9
相关系数平稳过程是从非平稳过程中分离出的一类工程上常见且便于研究的随机过程,其均值和方差都可随时间变化,传统的平稳随机过程是它的一个特例。本文提出了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列的概念,建立了相关系数平稳过程的时频分析方法。该方法首先在时域进行全程分析,得到相关系数平稳过程的均值函数、方差函数和相关系数函数,然后可以对其进行傅里叶变换、短时傅里叶变换或小波变换,给出相关系数平稳过程的谱密度,同时提出了随机项谱密度和趋势项谱密度的概念。文中还讨论了线性系统对相关系数平稳过程输入的响应。 相似文献
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根据威布尔随机变量与其分布函数在威布尔概率纸上呈线性关系这一特征,经过对随机变量的变换,利用线性回归分析的相关系数检验随机变量是否服从威布尔分布,同时还可以确定威布尔概率分布参数的最优估计结果。 相似文献
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变化缓变参数的自动判读是实现火箭测试数据自动判读的难点,已有的研究采用曲线拟合的思路进行判读,但拟合过程相当复杂,且不同的测试流程存在不同的拟合曲线,工作量极大.为提高判读效率,从变化缓变参数的物理意义出发,提出通过判别参数测量值序列之间的相关系数来实现变化缓变参数自动判读的方法.该方法对测量值序列进行先归一再累加生成的处理方式,克服了遥测系统测量误差对相关系数计算的影响,保障了判读准确性,同时减少了建立判读知识库的工作量.仿真结果表明,该方法运用简便,效果良好. 相似文献
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相关系数平稳序列的估计与识别 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了通过观测序列确定不可直接测得的相关系数平稳序列模型参数的方法,详细讨论了相关系数AR(p),MA(q)和ARMA(p,q)序列状态方程的参数估计,为非平稳序列的滤波、预测和平滑提供了依据。文中还给出了观测系统参数的识别方法,与传统方法相比,本文方法考虑了测量噪声的均值和方差随时间变化情况,具有更高的识别精度。 相似文献
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一种考虑各向异性的DD6单晶高温合金低周疲劳寿命预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《燃气涡轮试验与研究》2019,(6):41-44
为研究DD6单晶合金低周疲劳性能,准确预测其低周疲劳寿命,基于循环损伤累积(CDA)寿命模型,引入取向系数,提出一种考虑晶体取向的CDA寿命修正模型,并对DD6单晶合金试棒进行了760℃低周疲劳试验。利用CDA寿命修正模型与Coffin-Manson寿命预测模型对试验数据进行分析、比较得到:DD6单晶合金低周疲劳性能[001]取向最优,[011]取向次之,[111]取向最差;CDA寿命修正模型在各晶体取向寿命预测分散性皆优于Coffin-Manson寿命预测模型,具有更好的预测精度;CDA寿命修正模型综合考虑取向相关系数对各取向低周疲劳寿命的影响,具有更广泛的适用性。 相似文献