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使指標得到簡化的輸電桿塔塔材實際強度計算方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510423506.8

申請日:

2014.08.26

公開號:

CN105069027A

公開日:

2015.11.18

當前法律狀態:

駁回

有效性:

無權

法律詳情: 發明專利申請公布后的駁回IPC(主分類):G06F 17/30申請公布日:20151118|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/30申請日:20140826|||公開
IPC分類號: G06F17/30 主分類號: G06F17/30
申請人: 國家電網公司; 江蘇省電力公司; 江蘇省電力公司南通供電公司
發明人: 王曉東; 張樂; 葛樂; 龔燈才; 朱富云; 徐劍峰; 朱衛; 鞠易; 朱張蓓; 孫玉瑋
地址: 100031北京市西城區西長安街86號
優先權:
專利代理機構: 南通市永通專利事務所32100 代理人: 葛雷
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510423506.8

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.12.07|||2015.12.16|||2015.11.18

法律狀態類型:

發明專利申請公布后的駁回|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種使指標得到簡化的輸電桿塔塔材實際強度計算方法,應用粗糙集理論對桿塔強度影響因素集進行約簡;采用數據挖掘方法從大量的歷史數據中挖掘有用數據構造學習集;根據學習集運用梯度下降法不斷迭代學習來確定因素集權重,并將得到的權值綜合評價計算塔材實際強度的退化率。該方法可解決演化過程中影響塔材強度因素的效度不清晰的典型不確定性、非線性問題。該方法可為輸電鐵塔結構安全評價提供重要的科學判據。

權利要求書

1.一種使指標得到簡化的輸電桿塔塔材實際強度計算方法,其特征在于:包括如下步驟:
步驟1:指標集約簡;
步驟2:數據挖掘學習集的構造;
步驟3:因素集權重確定;
步驟4:實際強度評估;
其中學習集的構造:
考慮一個未知的多入單出非線性映射f:Rn→R,假定可以得到系統可觀測的輸入輸出數
據:并且這組數據存在函數關系:
yi=h(xi)+ε
式中:X∈Rn是自變量;yi∈R是因變量:εi∈R為零均值且方差為σ2的獨立隨機分布變量;
問題是對于輸入空間的任意向量XqXq,能否根據系統已有的數據集,建立一個映射,并能通過
該映射,得到系統相應的估計輸出此問題可以歸結為求解下面的優化問題
m i n Σ ( X i , Y i ) Ω k ( y i - h ( X i , θ ) ) 2 w i ]]>
式中:Ωk為距離Xk最近的k個樣本所構成的局部空間;h(·)為描述輸入輸出向量的非線
性映射函數;wi為權值,表示局部空間內的樣本數據對輸出向量的影響程度,局部空間內不
同的樣本數據對系統輸出的影響或貢獻度是不同的;從直觀上看,距離輸入向量最近的那些
樣本輸入所對應的輸出向量值最能反映當前輸入量的輸出,這實際上也是即時學習算法的基
本原則:相似輸入產生相似輸出;
運用以上算法原理,采用K-VNN搜索策略,在系統已有的N組數據中尋找k組最相似
的數據(k<<N),桿塔塔材的實際強度退化率與影響因素集U呈現非線性關系:
η=f(U)+ε(t)
其中,η為退化率,ε(t)為零均值的白噪聲,f(·)為未知的非線性函數;對于已經存在N
組影響因素和退化率的數據在當前t時刻,有影響因素信息U(t),采用K-VNN
搜索策略,在系統已有的N組數據中尋找k組最相似的數據(k<<N),具體如下:
當cosβ(U(i),U(t))<0,則認為此U(i)偏離于當前輸入U(t),不利于建模,丟棄此數據;
否則,以U(i)與U(t)的指數核與夾角余弦加權之和選擇準則,即
D(U(i),U(t))=α·e-d(U(i),U(t))+(1-α)·cosβ(U(i),U(t))
式中:
c o s β ( U ( i ) , U ( t ) ) = U T ( i ) U ( t ) | | U ( i ) | | 2 · | | U ( t ) | | 2 d ( U ( i ) , U ( t ) ) = | | U ( i ) - U ( t ) | | 2 , α [ 0 , 1 ] ]]>
α為加權因子;加權選擇準則D(U(i),U(t))直接反映了U(i)與U(t)的相似性;若兩個信息向
量越靠近,則d就越小,并且cosβ也就越大,從而D(U(i),U(t))也就越大;這樣,在已有的數
據信息中,選用D(·)值最大的k組數據,按降序排列,構造學習集:
{(U(1),η(1)),…,(U(k),η(k))}
D(U(1),U(t))>…>D(U(k),U(t))。

關 鍵 詞:
指標 得到 簡化 輸電 桿塔 實際 強度 計算方法
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