61、原油存储操作过程模拟技术与 3N - Isomap 算法异常结构检测研究

原油存储操作过程模拟技术与 3N - Isomap 算法异常结构检测研究

原油存储操作过程的模拟对于石油行业的规划和管理至关重要,同时在数据处理领域,发现高维数据中的异常结构也具有重要意义。下面将分别介绍原油存储操作过程模拟系统和 3N - Isomap 算法在异常结构检测方面的相关内容。

原油存储操作过程模拟系统
  • 开发平台 :选用 C++ Builder 6.0 开发原油存储操作过程模拟系统。原因如下:
    1. 基于 C++ 语言,具有高编译、连接和处理速度,能满足模拟中求解管道单元基本方程的需求。
    2. 提供强大的数据库处理功能,支持 ADO 和 BDE 数据库连接技术,可处理大量模拟数据。
    3. 其 VCL 组件包可开发模仿管道 SCADA 系统的操作界面,方便调度操作和培训。
  • 数据管理平台 :采用 Access2003 开发模拟系统数据库,因其数据存储模式简单、易于维护管理且适用于多种数据。数据库分为设备静态数据、操作方案数据和模拟结果数据。借助 C++Builder 提供的 ADO 数据库连接技术实现数据库访问,开发出具有友好操作界面的数据管理平台,便于快速查询、编辑和访问各类数据。
  • 图形处理模块 :模拟系统需要强大的图形处理模块,以直观展示原油存储的组成、组件特征和工艺流程,实时动态显示油的运动轨迹和模拟结果,方便用户在图形界面上直观调整设备。C++builder 的 Tcanvas 组件封装了 Windows 的 GD
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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