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英文字典中文字典相关资料:


  • 灾害下基于异质图神经网络的多网连锁故障传播预测方法专利 . . .
    本发明公开了灾害下基于异质图神经网络的多网连锁故障传播预测方法，该方法包括：获取灾害、电力、通信、交通网络的多源数据；构建四层异质图模型，并定义多类型层间边；建立灾害物理量与物理节点健康状态的映射关系，预测灾害冲击时刻初始故障状态
  • 灾害下基于异质图神经网络的多网连锁故障传播预测方法
    本发明能精确模拟灾害发生到多网连锁故障的演化全过程，实现多尺度故障预测与因果分析。
  • 121436427 灾害下基于异质图神经网络的多网连锁故障传播 . . .
    本发明公开了灾害下基于异质图神经网络的多网连锁故障传播预测方法，该方法包括：获取灾害、电力、通信、交通网络的多源数据；构建四层异质图模型，并定义多类型层间边；建立灾害物理量与物理节点健康状态的映射关系，预测灾害冲击时刻初始故障状态
  • 灾害下基于异质图神经网络的多网连锁故障传播预测方法与流程
    本发明公开了灾害下基于异质图神经网络的多网连锁故障传播预测方法，该方法包括：获取灾害、电力、通信、交通网络的多源数据；构建四层异质图模型，并定义多类型层间边；建立灾害物理量与物理节点健康状态的映射关系，预测灾害冲击时刻初始
  • 一种基于图神经网络的跨域故障预测方法及系统与流程
    本发明提供一种基于图神经网络的跨域故障预测方法，包括：获取电力网络和交通网络的数据；基于数据，构建包含电力元件节点和交通元件节点的图结构数据；将图结构数据输入至预先训练的图神经网络模型；通过模型处理数据，得到电力元件节点和交通元件
  • 一种基于图神经网络的连锁故障风险关键线路辨识方法 . . .
    本发明公开了一种基于图神经网络的连锁故障风险关键线路辨识方法,包括采集历史电网运行数据;连锁故障模拟确定每条线路停运后的连锁故障风险等级;使用电网拓扑数据构建图拓扑,使用负荷,新能源预测值和发电计划构建节点特征,使用电网潮流数据构建边特征
  • 基于异质图神经网络的链路预测算法研究（支持资料参考_相关 . . .
    基于相似性的方法是利用网络拓扑结构进行链路预测的经典方法，其最常见的做法是依据网络拓扑结构获取一对节点的相似性得分，然后从高到低的排序这个分数来进行节点间的链路预测。 随着网络科学的快速发展，为链路预测的研究提供了广阔的平台。
  • 我院王飞团队在灾害建模领域取得系列进展 - Tsinghua University
    清华大学深圳国际研究生院王飞团队着力研究灾害模型建模方法，提供多类型、全流程、立体化的灾害演化态势分析智能服务，助力提升城市应急管理现代化能力。
  • 基于图神经网络的电网设备拓扑感知型故障 预测的算法
    为应对电网设备运行状态的复杂演化与多维拓扑关联特性,本文提出一种基于图卷积网络(GCN)与门控循环单元(GRU)联合建模的拓扑感知型故障预测算法。 该方法以电网拓扑构建图结构,融合两类关键特征:一是设备运行状态构成的时间序列数据( 如电压、电流、有功 无功功率),二是节点的静态拓扑属性( 如节点度、聚类系数与中介中心性)。 GCN 模块用于捕捉每一时间步的空间邻域特征,GRU模块建模节点状态的时间演化,实现对空间依赖与动态趋势的联合学习。 实验结果表明,所提方法在故障预测准确率方面相较纯GCN 提升4 3% ,相较SVM 提升12 7% ;在F1分数与召回率等指标上亦明显优于对比模型。
  • 图神经网络在灾害预测中的应用 - 豆丁网
    1 灾害数据通常是非线性的，这意味着灾害的发生不能由简单的线性函数来预测。 例如，地震的发生可能与地壳应力的变化有关，而洪水的发生可能与降雨量和河流水位有关。 2 非线性使灾害预测更具挑战性，因为需要使用更复杂的模型来捕获数据的非线性。 3 图神经网络是处理非线性数据的有效工具，因为它们能够通过学习节点之间的关系来捕获数据的非线性。 灾害预测数据的异质性 1 灾害数据通常是异质的，这意味着灾害数据可能来自不同的来源，具有不同的格式和质量。 例如，地震数据可能来自地震仪，洪水数据可能来自水位计，火灾数据可能来自卫星图像。 2 灾害数据的异质性使灾害预测更具挑战性，因为需要对数据进行预处理和集成，以使其能够用于建模。





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