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1.
电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果. 相似文献
2.
3.
针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性. 相似文献
4.
负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55%.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度. 相似文献
5.
为进一步提高短期电力负荷预测精度,构建一种基于注意力机制的经验模态分解(EMD)和门控循环单元(GRU)混合模型,对时间序列的短期负荷进行预测.首先,对负荷序列进行EMD,将数据重构成多个分量;再通过GRU提取各分量中时序数据的潜藏特征;经注意力机制突出关键特征后,分别对各分量进行预测;最后,将各分量的预测结果叠加,得到最终预测值.仿真结果表明:相对于BP网络模型、支持向量机(SVR)模型、GRU网络模型和EMD-GRU模型,基于EMD-GRU-Attention的混合预测模型能取得更高的预测精度,有效地提高短期电力负荷预测精度. 相似文献
6.
通过分析自动驾驶技术领域专利的引用信息和文本信息,结合社区发现、LDA(latent Dirichlet allocation)主题建模、主路径分析方法,针对自动驾驶专利数据集的特点建立分析框架进行自动驾驶技术演化分析。应用上述方法可以有效识别自动驾驶技术领域的主题分布,弥补传统单一方法不能反映技术全貌的缺陷。我国需重点突破多源传感器融合感知、复杂环境智能决策控制、车路协同、人机交互等关键技术;在测试和自动泊车技术上处于技术领先;在定位、高精度地图、执行机构、运动控制、硬件计算平台技术上处于技术跟随。 相似文献
7.
基于驾驶模拟实验,设置3.0、2.5、1.5、0.7 km 4种前置距离的可变信息标志(variable message sign,VMS),收集32名驾驶员视认4种前置距离的VMS后换道驶出高速公路过程中的方向盘、速度和位置数据,并观察各驾驶员在换道过程中的方向盘操控行为、换道行为、减速行为。结果表明:VMS视认过程属于多任务驾驶行为,驾驶员需在短时间内完成VMS视认、路径决策、车辆减速与换道;当VMS前置距离不足时,驾驶员需快速、大幅转动方向盘,进行连续换道、急换道;为顺利驶入减速车道,部分驾驶员采取减速换道措施,增加了事故风险;当VMS前置距离过长时,驾驶员对VMS的短期记忆效应使得驾驶负荷提高。 相似文献
8.
为解决由于疲劳驾驶导致交通事故的问题,采用视频图像分析技术处理疲劳的相关特征,运用基于训练的 Adaboost 人脸检测算法精确定位司机脸部和眼睛区域,实时采集眼睛二值化区域面积,采用阈值比较法进行眨眼判断,并提取眼皮疲劳参数 AECS( Average Eyelid Closing Speed) 和 PERCLOS( Percent Eyelid Closure over the Pupil Time) ,进行综合疲劳状态分析,最终确定是否疲劳驾驶。实验结果显示,人脸和人眼检测的精度都有较大程度提高,设计的软件可实时监测驾驶员疲劳状态,有效防止疲劳驾驶。 相似文献
9.
为研究塔台管制中的认知负荷交互指标选取与检验,对管制员认知结构模型进行研讨分析,选取11个待检验指标;利用塔台管制模拟软件、眼动仪和生理多导仪搭建实验平台,设计4种任务难度(每分钟起落航班架次分别为0.6架、0.8架、1.0架、1.2架)的塔台管制模拟场景,结合实验数据,利用方差分析法和多独立样本非参数检验对认知负荷交互指标进行检验,分析各指标与认知负荷的相关性。结果表明:认知负荷交互指标的选取,应包含主观评价指标和客观因果指标两部分;平均信息处理时间、注视时长占比、时间需求、脑力需求、业绩水平、受挫程度、瞳孔大小和平均信息反应时间为主要认知负荷交互指标,这些指标与任务难度的变化显著相关,可以用于进一步构建认知负荷评价模型。 相似文献
10.
驾驶员的注意力分配对行车安全至关重要。目前基于驾驶员注意力分配的研究大多是基于定性的,本文从定性和定量两个角度,结合实际道路场景,借助眼动仪进行实车试验,记录并统计驾驶员在不同道路环境及驾驶环境(直行路段、掉头路段、人行横道(非路口)路段、超车、起步、靠边停车)下眼动数据,分析其注视点、注视时间及注视区域的特性,并得出在不同道路环境及驾驶环境下注意力的分配模式,揭示驾驶员在驾驶过程中的注意力分配特点。本文研究结果对驾驶员安全驾驶、车辆辅助系统、无人驾驶系统及驾驶员驾驶培训考核标准的改进有着十分重要的意义。 相似文献