水利部总工程师仲志余一行莅临中海达考察交流

水利部总工程师仲志余考察中海达,对其北斗+智慧水利解决方案,尤其是自动化监测和智能制造工厂给予高度评价。中海达承诺将继续创新,为水利现代化贡献力量。

3月28日,水利部总工程师仲志余一行莅临中海达考察交流。中海达集团董事长廖定海、总裁李洪江、副总裁张东及徐玉红等集团领导陪同。

仲志余总工一行在中海达智能制造工厂了解了中海达的发展历程、产业布局、“北斗+智慧水利”解决方案及智能测量无人船、ADCP、单波束测深仪、浅水多波束测深仪等产品。仲志余总工充分肯定了中海达取得的成果,并对中海达的“北斗+智慧水利”解决方案及ADCP产品尤为关注。

我国水资源时空分布极不均衡、水旱灾害多发频发,是世界上水情最复杂、江河治理难度最大、治水任务最繁重的国家之一。中海达利用声光电等先进技术,破解了流量、泥沙等水文要素在线自动监测的技术难题,全面实现了水文要素自动监测,利用遥感遥测、视频监控等技术,构建了空天地一体化的立体水文监测体系,可为防汛抗旱、水资源管理、水生态修复、水环境保护和经济社会发展等方面提供全方位服务。

引起各位领导专家兴趣的中海达“北斗+智慧水利”解决方案,包括水文应急测流方案、河道水上水下一体化测量方案、水库安全运行监测预警综合解决方案、水灾害“四预”数字孪生平台等。

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中海达智能制造工厂是业内高规格的车规级核心部件与高端测量装备生产测试基地。仲志余总工深入了解智能测量无人船、测深仪、RTK等各生产线的技术研发与生产实力后,对智能制造工厂信息化、高标准的管理模式,以及生产、品控、测试、验证能力给予了高度肯定,并表示对国产装备的自主创新水平充满了信心。

未来,中海达将持续以客户为本,致力于智慧水利新技术装备自主研发,不断增强自主创新能力,为智慧水利提供空天地水一体化的水利信息化解决方案,助力水利行业高质量发展,为水利现代化建设贡献力量。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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