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为深入研究变压器典型局部放电的类型,提出了一种相关系数矩阵(correlation coefficient matrix dimension reduction, CCMDA)和深度学习相结合的特征识别方法。首先,对原始数据进行降维,保留关键特征;然后,引入深度学习框架,搭建ResNet34的残差结构,开展局部放电特征的识别。结果表明:相对于核主元分析(kernel principal component analysis, KPCA),相关系数矩阵降维效果更为显著;图片尺寸为64×64时,识别性能最好;学习率为0.001时,损失函数值最小。本文方法识别准确率高,明显优于卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和支持向量机(support vector machine, SVM)。引入小波变换,可增强本文方法的鲁棒性。 相似文献
93.
旅游业高质量发展以旅游经济质量的提升为基础,其微观机理亟需探索.基于旅游供需两个方面的基本特征,借鉴奥地利学派的价格形成理论,从旅游者利益最大化视角出发,建构了旅游性价比分析的拓展框架和四种典型类型,并利用收入弹性、价格弹性、交叉弹性等工具,对旅游性价比展开动态分析.结合2013—2019年国民收入按五等份分组的平均可支配收入等统计资料,把国民旅游市场分为价格导向型、偏价格导向型、中间型、偏品质导向型和品质导向型五类,并判断这五类市场的规模占比接近正态分布,由此认为,在未来一段时期内,旅游业高质量发展将表现为产品品质竞争和价格竞争的并存并重.依据帕累托最优原则,进一步分析了提高游客让渡价值的途径,指出发展数字旅游、防止市场垄断和增强公共服务,是充分发挥政府作用、促进旅游性价比提升的主要手段. 相似文献
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输油泵机组是长距离油品传输的关键设备,有效预防其出现突发故障、减小故障造成的损失至关重要。然而目前针对输油泵的故障诊断方法在现场应用时普适性不佳,且缺乏针对机组一体的监测诊断研究,不利于计划性维修。此外,受现场可提供数据的限制,现有的输油泵状态评估方法在很多现场无法使用。针对上述问题,提出一种输油泵机组故障诊断与健康评估方法,利用迁移学习提高输油泵故障诊断在工业现场应用时的准确率;通过搭建实验台并对电机运行状态进行监测、分析,构建电机机械类故障诊断模型;构建基于卷积-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的状态评估模型,并以此为基础利用时序卷积网络(TCN)结合注意力机制进行状态趋势预测。在现场试运行的结果表明,本文提出的故障诊断及状态评估方法可以及时发现设备的早期故障,为设备运维提供有效的数据参考。 相似文献