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针对传统风电功率预测精度低、效果差的问题,设计一种风电功率预测模型.首先,采用密度峰值聚类对实测数据去噪,并结合遗传算法(genetic algorithm, GA)优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)获取最优分解个数,完成初始信号分解;其次,以双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络为基础建立预测模型,预测分解后的各组数据;最后,对比其他模型验证参数正确性和模型精度.结果表明,遗传算法可获取变分模态分解中的最优分解个数,且BiLSTM网络模型的精度和适应性优于其他模型. 相似文献
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对级配碎石而言，不同的颗粒表面性质会影响颗粒接触力场形状、大小及梯度，进而改变试样所受约束力。分析CBR试验过程中试样侧板及底板的受力演变，探究试样颗粒细观参数对试样颗粒接触力场及试样约束力的影响。通过对比不同刚度比、摩擦系数与粘结强度（设定其比值为1下）对试样接触力场形状的影响，发现：以刚度比值6为界，随法向刚度的增大，颗粒接触力场长细比先增加后减小；随摩擦系数或粘结强度增大，接触力场长细比相应减小。考虑颗粒相对运动中粘结强度比中法向及切向参数作用不同，以粘结强度比4为界，随法向粘结强度增大，其接触力场长细比先增加后减小；随切向粘结强度增大，所得接触力场长细比变化趋势则为先减小后增加。可为研究隧道弃渣制成的级配碎石颗粒细观参数与其接触力场形状间关联性提供一定参考 相似文献
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