【摘 要】
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为减少风电机组齿轮箱故障,提出一种基于数据预处理的超限学习机(ELM)风电机组齿轮箱油温预测方法。鉴于SCADA系统中数据信息质量的不确定性和冗余性,首先通过平滑处理去除噪
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71961029,71861033)
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为减少风电机组齿轮箱故障,提出一种基于数据预处理的超限学习机(ELM)风电机组齿轮箱油温预测方法。鉴于SCADA系统中数据信息质量的不确定性和冗余性,首先通过平滑处理去除噪声,再由相关性分析和信息熵计算,得到复合要求的模型输入变量数据,此数据预处理方法确保了对最终预测贡献的确定性,最后利用ELM预测模型进行齿轮箱油温预测。通过预测结果分析对比,此模型在保证预测精度的同时大幅降低了计算的复杂度,验证了所提算法的优越性。
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很高兴参加《中国房地产》创刊40周年座谈会。首先，我代表住房和城乡建设部向天津市为保留和延续这本专业性期刊所做的努力表示感谢！也向编辑部全体同志40年来的辛勤工作和坚守表示敬意。 1980年，住建部委托天津创办《中国房地产》，并不是偶然的。40年前的中国正沐浴在改革开放的春风里，天津市在住房管理实践和住房理论研究方面经验很丰富，走在全国前列。天津市深入贯彻落实党中央、国务院决策部署，住房和城乡建