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基于GM-RBF不定权组合模型的输电线塔杆倾斜预测分析与应用
1
作者
王洪武
李俊鹏
+3 位作者
张继伟
黄然
朱宇
宋宝
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第6期788-794,共7页
为了解决目前输电线塔杆倾斜姿态监测中出现的预测不准确、不及时和预测误报率高等问题,文章提出一种基于灰色模型-径向基函数(grey model-radial basis function,GM-RBF)不定权组合模型的输电线塔杆倾斜姿态预测方法,对昆明市某地区一...
为了解决目前输电线塔杆倾斜姿态监测中出现的预测不准确、不及时和预测误报率高等问题,文章提出一种基于灰色模型-径向基函数(grey model-radial basis function,GM-RBF)不定权组合模型的输电线塔杆倾斜姿态预测方法,对昆明市某地区一处输电塔杆200 d的北斗逆向网络载波相位差分技术(real-time kinematic,RTK)数据,使用GM-RBF不定权组合预测模型对铁塔姿态进行预测。该方法不仅能有效规避灰色模型(grey model,GM)自身误差大的缺点,减弱神经网络中训练样本随机性对建模精度的影响,还可以消除因最小二乘定权组合影响整体模型精度的问题。实验表明:对于短期塔杆倾斜预测,GM-RBF不定权组合预测模型在X、Y、P向和倾斜角的预测精度与GM预测精度相当,优于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型和GM-RBF定权组合模型的精度;对于长期塔杆倾斜预测,GM-RBF不定权组合模型在X、Y、P向和倾斜角的预测精度分别优于GM预测模型约57.28%、48.07%、43.02%、42.08%,优于RBF预测模型约2.04%、2.31%、3.60%、2.02%,优于GM-RBF最小二乘定权组合模型约2.97%、2.36%、6.23%、4.73%。
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关键词
北斗逆向网络载波相位差分技术(RTK)数据
输电线塔杆
倾斜姿态监测
GM-RBF不定权组合模型
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职称材料
题名
基于GM-RBF不定权组合模型的输电线塔杆倾斜预测分析与应用
1
作者
王洪武
李俊鹏
张继伟
黄然
朱宇
宋宝
机构
云南电网有限责任公司输电分公司
云南电网有限责任公司电力科学研究院
北京空间飞行器总体设计部
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第6期788-794,共7页
基金
江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目(XYDDX-045)
西宁市科技资助项目(2019-Y-12)和无锡市科技发展资金资助项目(N20201011)。
文摘
为了解决目前输电线塔杆倾斜姿态监测中出现的预测不准确、不及时和预测误报率高等问题,文章提出一种基于灰色模型-径向基函数(grey model-radial basis function,GM-RBF)不定权组合模型的输电线塔杆倾斜姿态预测方法,对昆明市某地区一处输电塔杆200 d的北斗逆向网络载波相位差分技术(real-time kinematic,RTK)数据,使用GM-RBF不定权组合预测模型对铁塔姿态进行预测。该方法不仅能有效规避灰色模型(grey model,GM)自身误差大的缺点,减弱神经网络中训练样本随机性对建模精度的影响,还可以消除因最小二乘定权组合影响整体模型精度的问题。实验表明:对于短期塔杆倾斜预测,GM-RBF不定权组合预测模型在X、Y、P向和倾斜角的预测精度与GM预测精度相当,优于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型和GM-RBF定权组合模型的精度;对于长期塔杆倾斜预测,GM-RBF不定权组合模型在X、Y、P向和倾斜角的预测精度分别优于GM预测模型约57.28%、48.07%、43.02%、42.08%,优于RBF预测模型约2.04%、2.31%、3.60%、2.02%,优于GM-RBF最小二乘定权组合模型约2.97%、2.36%、6.23%、4.73%。
关键词
北斗逆向网络载波相位差分技术(RTK)数据
输电线塔杆
倾斜姿态监测
GM-RBF不定权组合模型
Keywords
BeiDou reverse network real-time kinematic(RTK)differential data
transmission line tower
inclination attitude monitoring
grey model-radial basis function(GM-RBF)uncertain weight combination model
分类号
TM754 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于GM-RBF不定权组合模型的输电线塔杆倾斜预测分析与应用
王洪武
李俊鹏
张继伟
黄然
朱宇
宋宝
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023
0
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职称材料
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