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J-GLOBAL ID：201802247915112702   整理番号：18A0047819

着氷厚さを考慮した送電線の着氷成長予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of ice accretion on transmission lines considering icing thickness

著者 (4件)： Meng Suimin (三峡大学電气与新能源学院,湖北宜昌,443002) ,  Zhu Yifan (三峡大学電气与新能源学院,湖北宜昌,443002) ,  Tang Bo (三峡大学電气与新能源学院,湖北宜昌,443002) ,  Lu Yinjun (三峡大学電气与新能源学院,湖北宜昌,443002)
資料名： Zhongguo Keji Lunwen  (Zhongguo Keji Lunwen)
巻： 12  号： 11  ページ： 1274-1279  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3242A  ISSN： 2095-2783  CODEN： ZKLHAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 送電線の着氷過程における気象要素の複雑さと予測精度の悪さの問題を解決するために,着氷厚さを特徴ベクトルとして取り上げ,着氷厚さの増加率を予測目標として,灰色総合相関分析法を用いてこの方法の合理性を検証した。同時に、粒子群アルゴリズムと最小二乗法サポートベクトルマシン(LS-SVM)を結合して予測モデルを構築し、着氷厚さの成長曲線を得た。計算例を示した。予測法を改良した後に,訓練セットデータのあてはめ値と実際の着氷厚さの平均二乗誤差は0.23から0.19に減少し,17.4%減少した。試験データセットの予測値と実際の着氷厚さの平均二乗誤差は5.10から0.25に低下し、95.1%低下し、本予測方法の予測精度が向上した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 成長曲線 ,  気象要素 ,  予測技法 ,  最小二乗法 ,  サポートベクトルマシン ,  予測モデル ,  *予測 ,  *着氷 ,  *送電線
準シソーラス用語： 予測値 ,  平均二乗誤差 ,  粒子群最適化 ,  相関分析 ,  特徴ベクトル ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  分光分析  (CC03012W) ,  送電  (NB05030G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 着氷 ,  送電線 ,  成長 ,  予測