《信息技術(shù)》電子信息期刊，創(chuàng)刊于1977年，是由中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院、黑龍江省信息技術(shù)學(xué)會(huì)主辦;主管部門黑龍江省信息產(chǎn)業(yè)廳;由黑龍江移動(dòng)通信公司、黑龍江省誠信建設(shè)促進(jìn)會(huì)、黑龍江省軟件行業(yè)協(xié)會(huì)、黑龍江省農(nóng)業(yè)信息中心、黑龍江省農(nóng)墾通信有限公司等單位協(xié)辦。辦刊宗旨是：大力宣傳國家信息基礎(chǔ)建設(shè)和信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展形式，深入報(bào)導(dǎo)國內(nèi)外信息技術(shù)(產(chǎn)品)發(fā)展趨勢，交流信息化建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，推介信息產(chǎn)業(yè)界精英。

　　《信息技術(shù)》該刊為中國科技核心期刊，國內(nèi)外公開發(fā)行�？�載范圍：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信、軟件技術(shù)、控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)等。

　　信息技術(shù)雜志欄目設(shè)置

　　基金項(xiàng)目、研究與探討、軟件與編程、應(yīng)用技術(shù)、綜述與評論、控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與通信、信息天地

　　信息技術(shù)雜志榮譽(yù)

　　萬方收錄(中)上海圖書館館藏國家圖書館館藏知網(wǎng)收錄(中)維普收錄(中)中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)全文收錄期刊中國核心期刊遴選數(shù)據(jù)庫中國科技期刊核心期刊

　　信息技術(shù)雜志社征稿要求

　　1、稿件要求論點(diǎn)鮮明、論據(jù)可靠、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、觀點(diǎn)新、方法新，具有創(chuàng)新性、學(xué)術(shù)性、規(guī)范性、準(zhǔn)確性和可讀性，文字精練。全文控制在6000字內(nèi)，正文用宋體五號字，題目不超過20字(包括中英文數(shù)字及符號);中文摘要為150-200字，用第三人稱書寫，包括研究目的、過程與方法、結(jié)果和結(jié)論4個(gè)方面;關(guān)鍵詞3—5個(gè)。

　　2、來稿應(yīng)包括：題名、作者、單位、摘要、關(guān)鍵詞、郵編并有相對應(yīng)的英文。

　　3、投稿請注明第一作者的姓名、性別、出生年月、職稱/學(xué)位、主要研究方向/從事的工作、電子郵箱、詳細(xì)郵寄地址以及電話或者手機(jī)號碼。

　　4、屬各類基金資助項(xiàng)目的論文，請注明基金資助情況，即基金類別、基金項(xiàng)目名稱及編號，將優(yōu)先錄用。

　　5、文中引用的的圖表要求有圖號、圖名、表號、表名，表格盡量采用三(橫)線表。圖、表寬不超過8厘米或者16厘米。

　　6、量和單位必須符合國家標(biāo)準(zhǔn)和國際標(biāo)準(zhǔn)，量的符號用斜體，單位用正體。公式要清晰，其中的符號含義要加以注釋。

　　7、參考文獻(xiàn)按在文中出現(xiàn)的順序詳細(xì)標(biāo)注序號，以7-10篇為宜，請按以下規(guī)范書寫(參考文獻(xiàn)中的作者少于3人全部列出，多于3人列前3個(gè)后加等;外文作者書寫時(shí)，姓前名后，名用縮寫，不加縮寫點(diǎn)。)

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　　《半導(dǎo)體信息》國家級電子雜志，堅(jiān)持為社會(huì)主義服務(wù)的方向，堅(jiān)持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導(dǎo)，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅(jiān)持實(shí)事求是、理論與實(shí)際相結(jié)合的嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)，傳播先進(jìn)的科學(xué)文化知識，弘揚(yáng)民族優(yōu)秀科學(xué)文化，促進(jìn)國際科學(xué)文化交流，探索防災(zāi)科技教育、教學(xué)及管理諸方面的規(guī)律，活躍教學(xué)與科研的學(xué)術(shù)風(fēng)氣，為教學(xué)與科研服務(wù)。

　　信息技術(shù)最新期刊目錄

面向港口設(shè)備的目標(biāo)檢測與裝備調(diào)度算法————作者：丁峰;徐曉強(qiáng);方超凡;

摘要：為提升港口大型設(shè)備的工作效率，文中設(shè)計(jì)了一種面向港口設(shè)備的智能化云控制系統(tǒng)，并在該系統(tǒng)中嵌入了基于目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備識別算法和結(jié)合遺傳算法的裝備調(diào)度策略。采用YOLOv5作為目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)原型，改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)，并且在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中通過剪枝和量化壓縮了網(wǎng)絡(luò)體積。目標(biāo)檢測實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，相較于傳統(tǒng)的YOLOv5,優(yōu)化后算法的目標(biāo)檢測評價(jià)參數(shù)mAP提升了0.16,網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)速度縮短約5.49ms。針對港口...

基于小波變換的圖像數(shù)據(jù)融合————作者：吳慧敏;王麗;王威;馮雨晴;

摘要：文中基于小波變換的圖像數(shù)據(jù)融合，選擇合適的分解層數(shù)與小波類型，采用加權(quán)平均、取絕對值最大這兩種方法，形成四種融合規(guī)則，完成了基于像素級的圖像數(shù)據(jù)融合。采用MATLAB軟件對植物圖像進(jìn)行圖像融合的仿真實(shí)驗(yàn)，并采用顏色特征、紋理特征和均值、方差等指標(biāo)對融合效果進(jìn)行評價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)融合規(guī)則選擇高頻的最大絕對值、低頻加權(quán)平均或低頻最大絕對值時(shí)，圖像融合效果較好。基于圖像數(shù)據(jù)融合的研究能夠得到高質(zhì)量的...

基于DDPG算法的無人船避障路徑規(guī)劃————作者：楊淞勻;王杭先;林鵬;

摘要：針對靜態(tài)和動(dòng)態(tài)環(huán)境下無人船路徑規(guī)劃問題，文中提出一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的避障路徑規(guī)劃方法。首先，建立水平面無人船運(yùn)動(dòng)模型，將路徑規(guī)劃描述為一個(gè)基于馬爾科夫決策的強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程。接著，構(gòu)建基于Actor網(wǎng)絡(luò)和Critic網(wǎng)絡(luò)的深度確定性策略梯度算法，設(shè)計(jì)基于前視聲吶測距的狀態(tài)空間、運(yùn)動(dòng)約束下動(dòng)作空間以及用于評估當(dāng)前動(dòng)作的復(fù)合獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，并利用速度、角度、避障及動(dòng)作獎(jiǎng)勵(lì)引導(dǎo)無人船訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。仿真結(jié)果和綜合...

主動(dòng)配電網(wǎng)電壓分區(qū)控制參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化————作者：張智軼;賀曉蓉;錢金虹;邱文躍;王偉權(quán);

摘要：為實(shí)現(xiàn)分布式電源接入的主動(dòng)配電網(wǎng)電壓分區(qū)控制參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化，達(dá)到提高供電質(zhì)量及節(jié)能的目的，文中對分布式電源接入的主動(dòng)配電網(wǎng)電壓分區(qū)控制參數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行研究。選取二級電壓控制器作為分布式電源接入的主動(dòng)配電網(wǎng)電壓分區(qū)控制器，設(shè)定目標(biāo)函數(shù)，建立電壓分區(qū)控制參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化模型；設(shè)定四條不等約束條件，利用帶權(quán)極小模理想點(diǎn)法優(yōu)化求解粒子群的解，建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，完成整個(gè)方法的設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)用...

基于深度學(xué)習(xí)與詞標(biāo)簽生成的病歷文本后處理技術(shù)————作者：祁志玲;王晨宇;

摘要：為提高病歷文本數(shù)據(jù)處理的效率，文中基于深度學(xué)習(xí)和詞標(biāo)簽技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種文本后處理技術(shù)算法。文中數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后，被輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取文本特征，通過構(gòu)建醫(yī)學(xué)詞庫，并根據(jù)專家評判從詞庫中挑選標(biāo)簽組成標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽庫。利用LDA主題模型獲取詞和標(biāo)簽的詞-標(biāo)簽概率，采用雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)得到詞-標(biāo)簽概率特征，再將文本特征和詞-標(biāo)簽概率特征進(jìn)行特征拼接，使用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行標(biāo)簽相似度篩選。與TextCNN和...

基于DCNN-Transformer模型的XSS攻擊檢測方法————作者：何志偉;高大鵬;

摘要：為進(jìn)一步提高XSS攻擊的檢測效果，文中提出一種基于DCNN-Transformer模型的XSS攻擊檢測方法。通過對收集的數(shù)據(jù)依次進(jìn)行解碼、規(guī)范化、分詞、TF-IDF選詞、構(gòu)建詞典和編碼預(yù)處理，用于模型的訓(xùn)練和測試。文中提出的DCNN-Transformer模型引入了Embedding層，還綜合了一維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速處理序列數(shù)據(jù)和Transformer模型并行處理序列數(shù)據(jù)及學(xué)習(xí)序列元素間依賴關(guān)系...

基于Double-RNN模型的電力設(shè)備故障定位與檢測————作者：李光華;趙小明;何亞東;

摘要：研究設(shè)計(jì)了一個(gè)四個(gè)步驟的熱故障診斷模型：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、設(shè)備熱故障識別和設(shè)備熱故障定位。Double-RNN網(wǎng)絡(luò)模型羅列出數(shù)據(jù)處理過程并對電力設(shè)備的熱故障識別進(jìn)行了深入研究，該模型主要由兩層RNN網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，分別用于數(shù)據(jù)特征抽取和類別預(yù)測。結(jié)果顯示，在平均精度上，Double-RNN為90.06%,優(yōu)于其他算法，并在檢測速度上表現(xiàn)出了優(yōu)異的實(shí)時(shí)性。由此可見，Double-RNN網(wǎng)絡(luò)控制模型在電...

基于扎根理論的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)能力影響因素研究————作者：呂洪艷;劉芳;曹茂俊;趙玲;

摘要：在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的時(shí)代背景下，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)能力的培養(yǎng)顯得尤為重要，而分析創(chuàng)業(yè)能力的影響因素及其構(gòu)成是實(shí)現(xiàn)這一目的的重要途徑。文中以大學(xué)生為研究視角，采用扎根理論對16個(gè)受訪者的訪談資料進(jìn)行開放式編碼、主軸式編碼、選擇式編碼三級編碼，形成3個(gè)主范疇、8個(gè)副范疇、40個(gè)范疇的創(chuàng)業(yè)能力影響因素的結(jié)構(gòu)框架，以期提升大學(xué)生的創(chuàng)業(yè)能力，豐富創(chuàng)業(yè)教育評價(jià)理論

基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)的野生動(dòng)物智能識別與語義分類————作者：李振雄;陳煒峰;周鋮君;韓昕冉;王曦楊;

摘要：對于野生動(dòng)物的目標(biāo)檢測與識別，目前仍然存在諸多問題：如野生動(dòng)物圖片標(biāo)簽匱乏、人工采集野生動(dòng)物圖像工作過程單調(diào)且低效，利用深度學(xué)習(xí)方法檢測識別野生動(dòng)物應(yīng)用較少且精度不高。文中選用YOLOv5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像的預(yù)處理階段，采用歸一化和灰度處理方法，增加圖像細(xì)節(jié)，使模型在預(yù)測光照條件不均勻時(shí)也具有良好的效果；針對數(shù)據(jù)集尺寸變化較大的特點(diǎn)，采用K-means聚類分析，計(jì)算了合適的錨點(diǎn)值，提高了模型識別速度...

非平穩(wěn)振動(dòng)狀態(tài)下風(fēng)機(jī)旋轉(zhuǎn)機(jī)械自動(dòng)控制方法————作者：李國強(qiáng);王全輝;

摘要：由于風(fēng)機(jī)旋轉(zhuǎn)機(jī)械常運(yùn)行于變轉(zhuǎn)速工況，其振動(dòng)信號處于非平穩(wěn)狀態(tài)，使得振動(dòng)控制存在困難。為此，提出非平穩(wěn)振動(dòng)狀態(tài)下風(fēng)機(jī)旋轉(zhuǎn)機(jī)械自動(dòng)控制方法。建立轉(zhuǎn)子力學(xué)運(yùn)動(dòng)方程，采集轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號，構(gòu)建多尺度Gauss線性調(diào)頻小波字典，分解信號不同頻率成分并提取有效振動(dòng)信號。根據(jù)振動(dòng)幅值計(jì)算結(jié)果，利用全局搜索算法，生成反向控制信號，迫使轉(zhuǎn)子圍繞幾何中心旋轉(zhuǎn)，生成調(diào)整軌跡，實(shí)施機(jī)械非平穩(wěn)振動(dòng)主動(dòng)控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：所提方...

基于改進(jìn)嶺回歸模型的數(shù)據(jù)識別與預(yù)測算法設(shè)計(jì)————作者：馬驍;

摘要：為了對醫(yī)療財(cái)務(wù)領(lǐng)域產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行識別和趨勢預(yù)測，文中提出了一種基于改進(jìn)嶺回歸的數(shù)據(jù)識別與預(yù)測算法。模型利用具有自注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提取，并分配相應(yīng)的權(quán)重，然后通過改進(jìn)的嶺回歸算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。在嶺回歸算法中引入核函數(shù)，將非線性數(shù)據(jù)映射到高維空間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)回歸預(yù)測。以6家大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)集為樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，所提模型算法的預(yù)測精確率達(dá)95.4%,召回率為94.6...

光伏陣列等效建模分析及保護(hù)方案優(yōu)化————作者：歐傳剛;岳友;郭屾;朱三立;

摘要：受光伏逆變器鉗制作用的影響，光伏陣列故障信號弱于常規(guī)同步發(fā)電機(jī)組，導(dǎo)致傳統(tǒng)繼電保護(hù)方法適用性降低。因此，研究光伏陣列的等效運(yùn)行模式對于分析其故障機(jī)理和優(yōu)化繼電保護(hù)方案具有重要意義。文中首先分析了基于正序分量和考慮負(fù)序電流注入兩種控制策略下的光伏陣列建模理論與方法；然后，揭示了大型光伏集群發(fā)生內(nèi)部故障時(shí)短路電流幅值的變化規(guī)律，繼而提出了考慮故障信號序分量穩(wěn)態(tài)特征的光伏陣列運(yùn)行模式等效判據(jù)；最后，基于...

基于頻譜感知的油氣物聯(lián)網(wǎng)安全分析————作者：盧永輝;詹杰;

摘要：為了解決油氣物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入風(fēng)險(xiǎn)問題。對于獨(dú)立攻擊場景，提出一種基于隱馬爾可夫的頻譜感知數(shù)據(jù)檢測模型，通過檢測與概率統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)檢測。對于共謀攻擊，采用頻繁項(xiàng)集獲得主要信息，并在融合中心處理數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)檢測。在獨(dú)立攻擊誤差率檢測中，惡意設(shè)備占比為50%,所提方法誤差率為0.443,遠(yuǎn)低于其他技術(shù)。在共謀攻擊檢測率測試中，所提方法惡意設(shè)備數(shù)量占比在97%范圍內(nèi)時(shí)檢測有效，優(yōu)于另外兩種方法。由此可見...

基于時(shí)間序列與重采樣的鐵路車站行車安全態(tài)勢主動(dòng)監(jiān)測方法————作者：牛林杰;

摘要：為保障鐵路車站行車安全，研究基于時(shí)間序列與重采樣的鐵路車站行車安全態(tài)勢主動(dòng)監(jiān)測方法�；�于環(huán)境因素、設(shè)施因素、人為因素構(gòu)建鐵路車站行車安全態(tài)勢監(jiān)測指標(biāo)體系；采集監(jiān)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建鐵路車站行車安全態(tài)勢監(jiān)測數(shù)據(jù)集。利用基于馬氏距離的重采樣方法對監(jiān)測數(shù)據(jù)集實(shí)施重采樣處理。結(jié)合監(jiān)測數(shù)據(jù)集內(nèi)樣本的時(shí)間序列，利用自回歸積分滑動(dòng)平均模型輸出鐵路車站行車安全態(tài)勢監(jiān)測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以主動(dòng)監(jiān)測鐵路車站行車安全...

基于改進(jìn)差分算法的網(wǎng)絡(luò)異常攻擊流量入侵識別方法————作者：賴振輝;甘漢波;

摘要：目前方法對異常攻擊流量的入侵很難精準(zhǔn)識別，文中提出基于改進(jìn)差分算法的網(wǎng)絡(luò)異常攻擊流量入侵識別方法。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)屬性與攻擊特征對應(yīng)關(guān)系，直觀呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化。構(gòu)建字符串長度識別模型、二級域名可信性過濾模型、IP離散性驗(yàn)證模型以及異常入侵?jǐn)?shù)據(jù)阻斷模型，利用改進(jìn)差分進(jìn)化適應(yīng)度函數(shù)對正常訪問流量與異常攻擊流量進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分，由此實(shí)現(xiàn)入侵識別。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，所提識別算法各項(xiàng)評估指標(biāo)均高于其他算法，準(zhǔn)確率提高...

基于CG-EGU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)軟件性能評估研究————作者：劉冰洲;劉微;

摘要：計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的學(xué)者針對軟件系統(tǒng)提出了上百種性能評估模型，但隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，軟件系統(tǒng)性能評估的難度大大提升。為此，該研究提出了一種新的帶控制門的高效門控單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)軟件評估模型，在更新門的基礎(chǔ)上引入重置門，提高模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練的效率，其次在兩個(gè)隱含層間加入控制門，提高模型信息學(xué)習(xí)的能力。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)后模型準(zhǔn)確率比改進(jìn)前增加了近20%,平均誤差值比改進(jìn)前降低50%。綜合各指標(biāo)表明，該研究提出的...

暴雨天氣中的雷電災(zāi)害易發(fā)區(qū)提前預(yù)警技術(shù)————作者：王焯杰;梁燮凡;保鴻燕;李陽斌;楊弢;

摘要：雷電災(zāi)害易發(fā)區(qū)提前預(yù)警技術(shù)在進(jìn)行預(yù)警的過程中受暴雨天氣及周邊地形地勢的影響，導(dǎo)致獲取的災(zāi)害數(shù)據(jù)信息精準(zhǔn)度較低，無法做到及時(shí)預(yù)警。針對該問題，構(gòu)建整體災(zāi)害三維仿真模型，加強(qiáng)對災(zāi)害易發(fā)區(qū)域的管理，并調(diào)整預(yù)警平臺的預(yù)警網(wǎng)絡(luò)設(shè)置，在檢驗(yàn)不同雷電等級后設(shè)置預(yù)警區(qū)域，根據(jù)等級調(diào)節(jié)對預(yù)警閾值的控制，實(shí)時(shí)定位雷電發(fā)生區(qū)域的波形狀態(tài)，提升預(yù)警的精度。分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，該預(yù)警技術(shù)具有良好的預(yù)警性能，預(yù)警的雷電波形與實(shí)...

前饋插值補(bǔ)償下機(jī)器人抓取臂軌跡智能自動(dòng)控制————作者：董琪;奚清泉;印鵬;張大威;

摘要：機(jī)器人抓取臂的柔性動(dòng)態(tài)特性致使關(guān)節(jié)位置控制偏差增大，具有安全性較低、運(yùn)動(dòng)空間小的缺點(diǎn)，產(chǎn)生過高的控制誤差。提出一種前饋補(bǔ)償下機(jī)器人抓取臂軌跡智能自動(dòng)控制方法。構(gòu)建機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)函數(shù)，分析當(dāng)前狀態(tài)下的抓取臂軌跡；根據(jù)跟蹤軌跡的樣條曲線劃分軌跡區(qū)間，通過關(guān)鍵點(diǎn)插值，實(shí)現(xiàn)軌跡誤差計(jì)算。結(jié)合確定的自適應(yīng)控制律以及模糊控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人抓取臂軌跡自動(dòng)前饋補(bǔ)償控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：前饋插值誤差補(bǔ)償后，關(guān)節(jié)角運(yùn)動(dòng)...

基于無人機(jī)巡檢的風(fēng)機(jī)葉片機(jī)械沖擊疲勞感知————作者：劉艷貴;傅望安;王海明;勞文欣;

摘要：風(fēng)機(jī)通常安裝在復(fù)雜地形場所，且風(fēng)機(jī)葉片較高，導(dǎo)致人工巡檢困難，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)機(jī)故障。為此，提出基于無人機(jī)巡檢的風(fēng)機(jī)葉片機(jī)械沖擊疲勞感知方法。根據(jù)力學(xué)平衡關(guān)系計(jì)算葉片試件平均應(yīng)力和應(yīng)力變動(dòng)關(guān)系，獲取比例函數(shù)，得到應(yīng)力損傷和機(jī)械沖擊疲勞性同比例線性閾值。建立無人機(jī)巡檢線路數(shù)字模擬空間，計(jì)算巡航最大距離與航線長度間的差值，約束葉片定位誤差。結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與映射法，得到風(fēng)機(jī)葉片機(jī)械沖擊疲勞感知結(jié)果。...

基于GIS數(shù)據(jù)的中長期負(fù)荷預(yù)測與區(qū)域調(diào)控技術(shù)————作者：高捷;董杰;俞金云;孔琳玲;王宇玲;

摘要：為了輔助電力系統(tǒng)的區(qū)域性調(diào)控和建設(shè)規(guī)劃，文中提出一種基于GIS數(shù)據(jù)分析的中長期負(fù)荷預(yù)測與調(diào)控技術(shù)。該技術(shù)方案基于地理信息系統(tǒng)中的GIS數(shù)據(jù)，對區(qū)域內(nèi)的中長期電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。為準(zhǔn)確地預(yù)測出中長期時(shí)間段內(nèi)的電力負(fù)荷，融合機(jī)器學(xué)習(xí)方法SVM、隨機(jī)森林和深度學(xué)習(xí)方法LSTM,設(shè)計(jì)了一種中長期電力負(fù)荷預(yù)測算法。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明，該算法的預(yù)測誤差較低，均方根誤差僅為1.201,平均絕對百分比誤差僅為1.14...

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