基于DBN深度学习算法的一站式诉求响应预测方法

为了提高诉求响应的速度,提出了基于机器学习的一站式诉求响应技术。在物理架构中采用事故数据记录器(ADR)服务器和数字化X线摄影术(DR)运行管理,实现一站式诉求响应;利用建模工具来构建例图进行描述诉求响应的运行细节,通过逻辑架构的感知层、网络层和应用层,实现了对一站式诉求响应的逻辑分析;利用机器学习预测方式和深度置信网络(DBN),实现一站式诉求响应的预测。实验表明,在进行对响应的速度进行测试时,所提出的系统响应所需时间最少为1.1 s,在进行对响应预测的准确性测试时,响应预测的准确性最高为97%。

DBN深度学习算法在反窃电系统中的应用价值

本文从DBN的结构与学习算法出发,提出了基于DBN算法的反窃电模型,通过模型的实验效果,能够为电网的相关部门减少反窃电的成本的同时,有效提升电力系统的相关服务能力。

铁路隧道工程造价影响因素分析及诊断策略

铁路隧道工程造价一直存在造价因素分析能力低下,诊断能力差等问题,使得最终造价结果与实际偏差较大,成本提高。对此提出了新型的造价影响因素分析模型和故障诊断分析模型。造价影响因素分析模型充分考虑隧道长度计算失误、混凝土的配比、材料价格以及运杂费等大型临时设施费用,新型的造价影响因素分析模型能够兼容多种数据分析模型,实现风险预警计算。文章还采用改进型DBN深度学习算法对不同铁路隧道工程造价因素进行综合融合、计算、诊断和输出,提高了数据计算精度。实验表明,所设计的方法误差低,准确度高。

10kV高压互感器的接入及自动化检定方法

针对传统技术中10kV高压互感器接线的不足,提出新型的接线方案。设计出融合接线和检测为一体的新型系统,该系统采用新型的标准化接线装置,避免了常规技术中接线繁琐、走线不规范的问题。还设计出融合DBN深度学习算法模型和蚁群算法模型的接线分析方法,通过获取10kV高压互感器接线等信息,并对接收到的信息进行深层学习和挖掘,实现了接线技术分析的智能化和数字化,避免了常规技术中采用检测设备和人工检测带来的不便。试验表明,该研究的方法接线准确率高,误差小。