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贵州大学数学与统计学院数学系 收藏

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研究主题:网络    配电网    故障类型识别    卷积神经网络    卷积    

研究学科:自动化类    电气类    交通运输类    电子信息类    

被引量:10H指数:2北大核心: 3 CSCD: 1

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6 条 记 录,以下是 1-6

基于图卷积网络的配电网故障定位及故障类型识别
1
《实验技术与管理》贵州大学数学与统计学院数学系;贵州电网有限责任公司电力科学研究院 许可 范馨月 张恒荣  出版年:2023
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才〔2020〕5016);贵州大学教改项目(XJG2021027);贵州大学一流课程培育项目(XJG2021040)。
主流的配电网故障定位和识别故障类别任务分开建模,却忽略了故障定位和故障类别之间关联性,该文提出了故障定位以及故障类别的端到端联合模型。利用契比雪夫图卷积神经网络(ChebNet)作为编码器,聚合静态的图结构和动态的节点信...
关键词:契比雪夫图卷积神经网络  多头自注意力机制  配电网 联合模型  
图注意力网络的微分博弈追逃问题最优策略
2
《计算机工程与应用》贵州大学数学与统计学院数学系 刘肇隆 宋耀 徐翊铭 范馨月  出版年:2023
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2020]5016);贵州大学教改项目(XJG2021027);贵州大学一流课程培育项目(XJG2021040);贵州大学研究生创新人才计划项目。
微分博弈追逃问题的最优策略,是建立在追逃双方的轨迹预测模型基础上,通过双方轨迹进行预判,从而做出更有预见性的动态策略。因此为了获得博弈双方最优策略,提出并设计双方随机运动算法,建立了追逃双方的状态方程,并在此基础上通过改...
关键词:微分对策 追逃问题  图注意力网络  熵权法
基于小波降噪的深度极限学习机交通流量预测
3
《计算机技术与发展》贵州大学数学与统计学院数学系 范馨月  出版年:2021
贵州省科技计划项目(黔科合基础[2019]1122号);贵州大学线上线下混合式课程建设项目(XJG202060)。
为了克服非线性和强噪声特征对交通流短时预测准确度的影响,应用交通流预测模型获得更为准确的交通流信息是智能交通建设的关键环节。文中构建了小波降噪的深度极限学习机对城市道路的交通流量进行预测,并与原极限学习机和小波BP神经网...
关键词:短时交通流预测 极限学习机 小波降噪 深度极限学习机  小波BP神经网络  
基于改进XGBoost的5G潜客智能识别模型
4
《现代电子技术》贵州大学数学与统计学院数学系 柴桦 范馨月  出版年:2025
贵州省基础研究计划项目(黔科合基础⁃ZK[2023]一般038)。
随着5G基础设施的逐步完善及中国广电作为第四大运营商的进场,四大运营商之间的竞争越来越激烈,对于5G潜在用户的精准识别问题成为了四大运营商的公共问题。文中从某地市运营商的实际数据出发,采用网格搜索方法对XGBoost模型...
关键词:5G  潜在用户 XGBoost  随机森林  网格搜索 特征重要性  SHAP  营销策略
改进量子粒子群算法在配电网故障恢复中的应用
5
《运筹与模糊学》贵州大学数学与统计学院数学系;贵州电网有限责任公司电力科学研究院 何雨轩 范馨月 张恒荣  出版年:2023
配电网故障通常会导致大规模、长时间的停电,为了缩短停电时间,降低停电对社会带来的损失,本文选取了网损大小和电压偏移作为目标函数,建立了配电网故障恢复模型。针对粒子群算法精度不够高的问题,本文使用了量子粒子群算法,并对量子...
关键词:配电网故障恢复 量子粒子群算法 十进制编码 配电网分层  
信息技术与《线性代数》课程整合的实践
6
2023教育创新理论与实践研讨会 2023何基好  出版年:2023
在信息技术与《线性代数》课程整合中,我们运用信息技术,结合新工科背景下《线性代数》的专业知识,渗透数学建模和问题驱动的思想,把数学软件和应用案例整合到教学中,建立线下学生自主学习平台,改革课程考核方式,从而激发学生学习兴...
关键词:线性代数 课程整合 信息技术
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