公开(公告)号：CN111931851B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202010802820.8

申请日：2020-08-11

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 杨莹 ,  沈学利 ,  秦鑫宇 ,  项海菊

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于一维残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断方法，包括：获取风力发电机的SCADA数据和叶片状态数据；通过标记标签、重采样、类间平衡和归一化对SCADA数据进行预处理；对预处理后的数据进行基于叶片结冰物理机制和XGBoost特征重要性计算选取与叶片结冰最相关的特征；构建一维残差神经网络；将特征重要度排序后递增特征维度比较一维残差神经网络模型诊断的准确率；利用测试集进行测试，评估模型的诊断性能。本发明利用一维卷积层自适应的提取特征并做出叶片结冰诊断，加入残差块加深网络的同时解决网络优化的过程中存在梯度消失和梯度爆炸的问题，具有更高的综合性能和泛化能力，具有较高的预测准确度，可以将除冰系统的效率提高到最大值。

公开(公告)号：CN112200653A

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN202010886866.2

申请日：2020-08-28

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 王迪 ,  杨本臣 ,  荣景峰 ,  项海菊 ,  袁贵森

IPC: G06Q40/02 ,  G06Q40/04 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请涉及一种银行交易量预测方法、资源分配方法、计算设备及介质，所述预测方法包括：获取预测当日前预设时间段内待测银行每天的交易量；基于所述预测当日前预设时间段内待测银行每天的交易量，利用预先训练的神经网络模型确定预测当日待测银行的交易量。本申请提供的技术方案，可以提高银行交易量预测的准确性。

公开(公告)号：CN111931851A

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN202010802820.8

申请日：2020-08-11

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 杨莹 ,  沈学利 ,  秦鑫宇 ,  项海菊

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于一维残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断方法，包括：获取风力发电机的SCADA数据和叶片状态数据；通过标记标签、重采样、类间平衡和归一化对SCADA数据进行预处理；对预处理后的数据进行基于叶片结冰物理机制和XGBoost特征重要性计算选取与叶片结冰最相关的特征；构建一维残差神经网络；将特征重要度排序后递增特征维度比较一维残差神经网络模型诊断的准确率；利用测试集进行测试，评估模型的诊断性能。本发明利用一维卷积层自适应的提取特征并做出叶片结冰诊断，加入残差块加深网络的同时解决网络优化的过程中存在梯度消失和梯度爆炸的问题，具有更高的综合性能和泛化能力，具有较高的预测准确度，可以将除冰系统的效率提高到最大值。