一种基于EEMD的输电线路覆冰等级预测方法

    公开(公告)号:CN110909453A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911059462.X

    申请日:2019-11-01

    Abstract: 本发明提供一种基于EEMD的输电线路覆冰等级预测方法,包括:S1、对原始覆冰数据进行预处理,剔除掉噪声和不完整的数据;S2、采用EEMD特征提取算法,将预处理后的原始数据中的气象和力学性时间序列数据分解成一系列频率由高到低的IMF;S3、使用分解后IMF矩阵数据替代原始数据,作为预测模型的输入数据;S4、将输入数据分为训练数据以及测试数据,根据训练数据对BP神经网络进行训练,建立输电线路的覆冰等级预测模型,使用测试数据进行模型测试。本发明的有益效果:利用现有数据集建立预测模型,大大降低了实际应用成本;擅长处理多模态性及异质性数据的特点,对于稀疏的代价敏感的高覆冰等级预测,本发明有较高的准确率。

    一种基于PR-KELM的输电线路覆冰厚度预测模型的建模方法

    公开(公告)号:CN110929611A

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201911102567.9

    申请日:2019-11-12

    Abstract: 本发明提供一种基于PR-KELM的输电线路覆冰厚度预测模型的建模方法,包括第一阶段:将图像数据转换成LBP图像数据,并利用PCA算法进行降维,计算灰度直方图联级,得到提取后的图像数据特征;采用ReliefF算法对气象数据以及力学数据进行特征筛选,去掉高度相关的冗余特征,得到提取的气象以及力学特征数据;第二阶段:利用第一阶段得到的特征数据以及原始图像数据中的覆冰等级,组成样本数据,利用训练数据对PR-KELM模型进行训练,利用测试数据对训练完成的PR-KELM模型进行测试,最终得到输电线路覆冰厚度预测模型。本发明的有益效果:采用PR-KELM模型进行覆冰厚度预测,对于学习率的选择不是很敏感,不容易陷入局部最优解,从而提高了预测模型的准确性。

    容器云环境下基于镜像存在机制评分策略的资源调度方法

    公开(公告)号:CN111522667A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010344175.X

    申请日:2020-04-27

    Abstract: 本发明属于容器云资源调度技术领域,公开了一种容器云环境下基于镜像存在机制评分策略的资源调度方法,对集群节点资源信息和待调度任务信息进行收集并处理得到基础数据;基于基础数据构建得到各资源评分数据;根据资源评分数据得到资源消耗最小策略评分数据、资源消耗最均衡策略评分数据和镜像存在机制评分策略评分数据;根据所述资源消耗最小评分策略、资源消耗最均衡评分策略和镜像存在机制评分策略,构建多资源约束下节点评分模型。本发明为容器集群中待调度任务筛选出最佳部署节点,减少集群任务执行时间,提高集群任务调度效率。

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