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机器视觉技术对能源系统负荷的智能预测模型构建

目录

机器视觉技术对能源系统负荷的智能预测模型构建（1）．．．．．．．．．．3

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

机器视觉技术理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1机器视觉技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2图像处理基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3模式识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

能源系统负荷分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1负荷数据采集方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2负荷特性研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3负荷影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

智能预测模型构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.1数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.2基于机器学习的预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.3模型优化与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

5.2实验数据集说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.3预测结果评估与对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

6.1研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

6.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

机器视觉技术对能源系统负荷的智能预测模型构建（2）．．．．．．．．．51

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

二、能源系统负荷预测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

三、机器视觉技术在负荷预测中的角色．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.1基于计算机视觉的能量需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.2图像分析与动态性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

3.3预测模式辨识与优选机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

四、数据获取与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

4.1数据源多元化发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

4.2数据采集技术解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

4.3数据质量控制与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

五、特征提取与维数降减．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

5.1自适应特征挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

5.2信息冗余解决．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76

5.3齿序降维方法提炼．．．．．．．．．．．．