【摘 要】
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针对智能电网条件下用户异常用电行为问题,提出了一种基于主成分分析和深度循环神经网络(PCA-RNN)的异常用电行为检测方法。该方法首先利用核主成分分析对电力负荷数据进行降维处理,生成主成分特征子集,然后基于长短记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)构建深度循环神经网络(RNN)模型,检测异常用电行为。实验结果表明,该方法能够有效检测出异常用电行为,且具有较高的准确率和鲁棒性。
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针对智能电网条件下用户异常用电行为问题,提出了一种基于主成分分析和深度循环神经网络(PCA-RNN)的异常用电行为检测方法。该方法首先利用核主成分分析对电力负荷数据进行降维处理,生成主成分特征子集,然后基于长短记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)构建深度循环神经网络(RNN)模型,检测异常用电行为。实验结果表明,该方法能够有效检测出异常用电行为,且具有较高的准确率和鲁棒性。
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为了满足对航空发动机振动信号的研究需要,文中设计并实现了基于AM3358和Virtex5的航空发动机振动信号模拟系统。该系统由主控制模块及信号生成模块两大部分组成,控制模块使用PC端上位机及触摸屏进行信号参数设置及启停控制;信号生成模块利用DDS技术进行信号模拟,实现了频谱范围较宽、幅值精度高的多分量振动信号以及转速信号的同步模拟输出。
为提高审计系统的智能化推理和预测能力。文中提出了基于BP审计网络的人工智能审计系统平台,在对人工智能开发方式和神经网络方法进行融合分析的基础上,开展了智能化审计模式分析和系统设计分析,并且以不同类型的两类企业为试验对象开展了实证研究。结果表明,BP人工神经网络主要应用于非线性分析,对于解决复杂审计问题具有非常好的适用性;该模型对餐饮类企业判别正常纳税企业32个,异常纳税18个,准确率为95%;对于服装类企业判断正常纳税企业25个,异常25个,准确率84%。文中的研究对智能设计工作提供了一定参考。
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