基于模糊随机森林模型的教育培训系统故障预测方法研究

针对教育培训系统发生故障、阻碍教学任务正常进行的问题,将物联网传感器和随机森林算法相结合,建立基于模糊随机森林的教育培训系统故障预测模型。通过物联网的无线采集设备获取教育培训系统的运行参数,利用模糊控制算法优化随机森林算法降低重要度较低特征的干扰。将优化后的数据作为随机森林算法的输入,风险故障存在的程度为输出,通过实例验证模型的有效性。实现表明,基于模糊随机森林的教育培训系统故障预测模型的预测率较高,相较于其他模型来说,具有较好的实际应用性。

BP神经网络在用电用户分类中的应用

BP神经网络在解决非线性复杂系统中存在很大的优势。针对家庭用电设备自身的负荷特点,以广州供电局用户用电设备能耗数据作为训练样本,利用BP神经网络构建用电设备能耗分析模型,选定能够反映对象特性的能效指标,确定神经元数,构建用户分类指标,依据训练的BP神经网络进行用户划分,实现用户间的能效对比分析。结果表明,模型收敛性较好,所得分析结果绝对误差较小。因此,利用BP神经网络进行用户能效分析的结果具有实用性和有效性。

K-means改进算法在电力用户聚类辨识中的应用

科学、准确的用户用电特征分析对掌握负荷发展变化规律,提高电力需求预测的准确性,保障系统规划和经济运行具有重要意义。文中在对K-means算法深入研究的基础上,结合电力负荷数据海量、多维等特点,通过归一化处理,异常数据剔除,改进的二分K-means算法进行自聚类,对各优化算法进行分析,克服了传统K-means算法对异常数据敏感和初始聚类中心的随机性问题。实验结果表明,优化的自聚类算法能够提高分类的准确性,提高收敛效率,实现用户数据特征自动辨识分类。

监控摄像头防水结构

随着时代的发展和社会的需要,需要安装监控摄像头的地方越来越多,不仅仅是学校、工作场合、商场的内部安装摄像头来监控全局,不仅仅可以记录下发生的情况,还可以保障人的安全。在大街小巷的室外场合,监控摄像头更是大量运用,形成监控网络对室外进行全局监控。对此研究监控摄像头的防水结构,不仅有很大的市场前景可以节约保护监控摄像头的成本,还对促进社会和谐健康发展有所助力。

规则引擎在配用电辅助设计系统中的应用研究

为适应规划方法不断变化和灵活扩充的需要,通过引入JBoss_Drools业务规则引擎,将规划设计方法逻辑转化为业务规则。利用业务规则引擎技术,在自动化专业的项目规划及投资规划上进行海量数据分析和多规则评估应用方面进行了探索,通过JBoss_Drools、finereport等技术的有机结合,建立了省级数据集中环境下的配用电辅助设计系统。通过规则库方式实现业务规则的统一管理,通过智能的规则管理形成方案管理。

Apriori算法在用电客户交互痕迹分析中的应用

Apriori算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法,是关联规则挖掘中应用最广泛的算法之一,本文针对电力行业的客户渠道交互、业务服务特点,基于Apriori算法进行关联规则分析,对客户历史交互痕迹挖掘,服务渠道优化的算法和应用做了具体的探讨,以此为各渠道进行业务优化配比及渠道服务整合提供解决建议。

多维分析在辅助电力计量规划与设计中的应用研究

在对关系数据库业务模型分析的基础上采用报表工具,通过建立维度间的层次关系对业务数据进行不同维度的挖掘、切片与钻取统计。并结合基于Flex的Rich-Client的图形功能提供丰富的展示效果。