-
公开(公告)号：CN108919315B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201810869061.X
申请日：2018-08-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S19/37
Abstract: 本发明公开了一种多模接收机系统层几何精度因子最小值计算方法，其包括构建多模接收机系统层设计矩阵，采用分块矩阵求逆方法对相关矩阵进行处理，构建系统层几何精度因子计算模型，分别计算相关部分的对角元素，构建多模接收机系统层几何精度因子最小值计算模型。本发明基于分块矩阵求逆原理，根据设计矩阵的实际意义对相关矩阵进行分块，再通过分块矩阵求逆方法和伴随矩阵计算相关部分的对角元素，最终获得多模接收机系统层几何精度因子最小值，有效地简化了系统层几何精度因子最小值的计算过程。
-
公开(公告)号：CN111325413A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010205690.X
申请日：2020-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和比例系数法的短期负荷区间预测方法，包括以下步骤：S1、获取待预测地区的电力负荷数据以及温度、天气数据信息；S2、将获得的数据分成三组，分别用于训练、验证和预测；S3、用训练集数据训练神经网络；S4、利用神经网络模型对验证集进行预测；S5、建立最优化方程，并利用PSO算法去获取最优的比例系数a和b；S6、用神经网络对预测集进行预测，将得到的预测结果结合最优比例系数a和b构建负荷预测区间。本发明依赖神经网络点预测的结果，结合比例系数法和粒子群优化算法获取的最优的比例系数进行预测区间的构建，没有对数据分布做任何假设，不需要计算复杂的矩阵，比传统的区间预测方法更快速、更可靠。
-
公开(公告)号：CN109783945A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910053232.6
申请日：2019-01-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于伽马-广义逆威布尔分布的非精确失效模型构建方法，其包括获取元件寿命的样本数据，建立各分布函数族和期望的非精确模型，构建各分布函数族和期望的区间值上下界的计算模型，计算各分布函数族和期望的区间值上下界。本发明根据在电气应力作用下元件寿命X服从参数为a,b,C的广义逆威布尔分布，转变参数C的先验分布服从参数为α,β的伽马分布，利用贝叶斯公式对元件寿命的各分布函数族和期望进行非精确推断，用非精确结果代替精确结果，有效地避免了由精确概率带来的误差而导致预测规划的偏差，为电力系统非精确可靠性评估和预测提供了依据。
-
公开(公告)号：CN109001770A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810545454.5
申请日：2018-05-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明公开了一种多模卫星导航系统用户层几何精度因子最小值计算方法，其包括构建多模卫星导航系统中用户层几何矩阵，采用分块矩阵求逆方法对相关矩阵进行处理，构建用户层几何精度因子计算模型，分别计算相关部分的对角元素，构建多模卫星导航系统用户层几何精度因子最小值计算模型。本发明将分块矩阵求逆方法应用于用户层几何精度因子最小值计算，根据几何矩阵对测量矩阵进行分块，再通过分块矩阵求逆方法和伴随矩阵计算相关部分的对角元素，最终获得多模卫星导航系统用户层几何精度因子最小值。
-
公开(公告)号：CN108919315A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810869061.X
申请日：2018-08-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S19/37
Abstract: 本发明公开了一种多模接收机系统层几何精度因子最小值计算方法，其包括构建多模接收机系统层设计矩阵，采用分块矩阵求逆方法对相关矩阵进行处理，构建系统层几何精度因子计算模型，分别计算相关部分的对角元素，构建多模接收机系统层几何精度因子最小值计算模型。本发明基于分块矩阵求逆原理，根据设计矩阵的实际意义对相关矩阵进行分块，再通过分块矩阵求逆方法和伴随矩阵计算相关部分的对角元素，最终获得多模接收机系统层几何精度因子最小值，有效地简化了系统层几何精度因子最小值的计算过程。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111325413B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010205690.X
申请日：2020-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和比例系数法的短期负荷区间预测方法，包括以下步骤：S1、获取待预测地区的电力负荷数据以及温度、天气数据信息；S2、将获得的数据分成三组，分别用于训练、验证和预测；S3、用训练集数据训练神经网络；S4、利用神经网络模型对验证集进行预测；S5、建立最优化方程，并利用PSO算法去获取最优的比例系数a和b；S6、用神经网络对预测集进行预测，将得到的预测结果结合最优比例系数a和b构建负荷预测区间。本发明依赖神经网络点预测的结果，结合比例系数法和粒子群优化算法获取的最优的比例系数进行预测区间的构建，没有对数据分布做任何假设，不需要计算复杂的矩阵，比传统的区间预测方法更快速、更可靠。
-
公开(公告)号：CN111723982A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010527739.3
申请日：2020-06-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于灰色-马尔可夫链的中长期电力负荷组合预测方法，应用于电力负荷预测领域，为了同时解决样本容量有限的的情况下难以提取出数据规律和变化趋势、影响因素众多且不确定性强、数据波动性大、单一确定预测模型描述负荷变化趋势有局限性等问题，本发明的方法基于经典灰色预测GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型提出，具体利用G GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型分别求出当前年份及前N年份负荷拟合值，以各拟合值的平均相对误差来确定各模型在组合模型里所占权重，既能提高平均相对误差的效用值，又能提高模型精度；用马尔科夫链对组合模型进行修正，二次提高了模型精度。
-
公开(公告)号：CN109001770B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810545454.5
申请日：2018-05-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S19/23
Abstract: 本发明公开了一种多模卫星导航系统用户层几何精度因子最小值计算方法，其包括构建多模卫星导航系统中用户层几何矩阵，采用分块矩阵求逆方法对相关矩阵进行处理，构建用户层几何精度因子计算模型，分别计算相关部分的对角元素，构建多模卫星导航系统用户层几何精度因子最小值计算模型。本发明将分块矩阵求逆方法应用于用户层几何精度因子最小值计算，根据几何矩阵对测量矩阵进行分块，再通过分块矩阵求逆方法和伴随矩阵计算相关部分的对角元素，最终获得多模卫星导航系统用户层几何精度因子最小值。
-
公开(公告)号：CN110163447A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910454840.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于残差修正灰色预测模型的长期电力负荷预测方法，应用于电力系统负荷预测技术领域，针对现有的灰色预测模型存在的随着负荷变化的波动性增强，拟合和预测效果不佳的问题；本发明在获取前n年电力负荷序列的情况下，利用线性时变参数离散灰色TDGM(1,1)模型去预测第(n+1)年的电力负荷值，再通过傅里叶级数残差修正方法去修正原有的预测模型，最终得到修正后的模拟值和预测值；本发明修正后的TDGM(1,1)模型具有更高的拟合和预测精度，提高了灰色预测模型的适应性和灵活性。
-
公开(公告)号：CN109783945B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910053232.6
申请日：2019-01-21
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于伽马‑广义逆威布尔分布的非精确失效模型构建方法，其包括获取元件寿命的样本数据，建立各分布函数族和期望的非精确模型，构建各分布函数族和期望的区间值上下界的计算模型，计算各分布函数族和期望的区间值上下界。本发明根据在电气应力作用下元件寿命X服从参数为a,b,C的广义逆威布尔分布，转变参数C的先验分布服从参数为α,β的伽马分布，利用贝叶斯公式对元件寿命的各分布函数族和期望进行非精确推断，用非精确结果代替精确结果，有效地避免了由精确概率带来的误差而导致预测规划的偏差，为电力系统非精确可靠性评估和预测提供了依据。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.022 seconds)
