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标题: 2013年电工杯论文A、B各一篇 [打印本页]
作者: 百年孤独    时间: 2013-11-27 10:53
标题: 2013年电工杯论文A、B各一篇
因为结果未出来所以不知道是否为一等奖论文，这里上传只供大家参考借鉴。
- w; v2 t; y, |6 N% _: C 2013年“电工杯”B题优秀论文.pdf (327.51 KB, 下载次数: 265)
: J  ^) D+ e+ _' K! D 2013年电工杯优秀论文A题.pdf (1.52 MB, 下载次数: 641)
作者: zhangjipei    时间: 2013-11-27 12:56
a的数据是编的吧，灰色预测都能用
作者: sleepstealer    时间: 2013-11-27 13:06
这么快就发了？
作者: 霹雳大熊猫    时间: 2013-11-27 13:07
“正太分布”我笑了 哈哈。
! K' Q* ?& s: |% q7 y我预测，这篇A论文有三等奖就不错了
作者: 543212345    时间: 2013-11-27 21:19
我只能呵呵~~~~~~
作者: 薛云涛    时间: 2013-11-27 22:31
A题做得太戳了
作者: 薛云涛    时间: 2013-11-27 22:33
A题，灰色根本就不能用，数据很多又不是很少的那种，且相关性又不强
作者: 3010203109    时间: 2013-11-27 23:24
学习一下。。。。。。。。。。。
作者: 3010203109    时间: 2013-11-27 23:24

7 D' P7 W& P3 f  [% D9 j( \学习一下。。。。。。。。。。。
作者: 星.ヤヾoヤ恋    时间: 2013-11-28 10:32
这两篇都很一般。。
作者: weaimike    时间: 2013-11-28 12:30
没我的还写得好啊
作者: 我心飞翔6575    时间: 2013-11-28 13:31
不要体力行不行！！
作者: 百年孤独    时间: 2013-11-28 16:11
weaimike 发表于 2013-11-28 12:30 1 t; \) M! y0 B) V& D7 Y9 Q
没我的还写得好啊
$ d/ r4 @: D# Q7 k  o/ `
参考参考借鉴一下。。
作者: 人类JRM    时间: 2013-11-28 21:23
开玩笑呢？！这种水平就优秀论文了？
作者: 人类JRM    时间: 2013-11-28 21:24
而且SPSS我们也尝试过，处理空值的方法太粗糙了
作者: 百年孤独    时间: 2013-11-28 21:50
人类JRM 发表于 2013-11-28 21:23
1 p2 I- M- `- m( H( b0 C9 J9 o开玩笑呢？！这种水平就优秀论文了？

: B' Y3 V: q/ a& j; E$ P没有说是优秀论文~就是让大家借鉴一下~
作者: a494897648    时间: 2013-11-29 09:25
zhangjipei 发表于 2013-11-27 12:56 4 }1 q8 X: u& M# k5 O/ S5 W0 F
a的数据是编的吧，灰色预测都能用

- M1 D- g) ^) F8 I. @* a灰色是可以的。只不过要改动一下
作者: 数学中国管理员    时间: 2013-11-29 15:08
对于A题，处理空值更简便的方法是直接使用临近插值或样条插值，全部处理只需十几秒，matlab有现成程序。对于5个样本的选取，一般来说也不是随机选取的，为了使模型具有较大推广性（模型的优化考虑），要使选取的的样本距离最大化（或者正常工作时间最长,标准不一，最好是使用K-S结合正常工作率考虑，才是最好的5个机电组选取原则）。
3 K' c8 R; e+ ^+ A- b由于电机的大量0值基本是由检修造成的（通过观察20个电机组，你可以看出正常情况，一般只有少量机组非正常工作），因此可以将0值舍去或者再次插值处理，你也没有很好进行处理，对于P-P图，不知你的模型是是跟正态分布对比还是跟指定分布对比，对于电机组功率分布，正太分布是很差的分布，一般是接近含指数、对数形式的相关分布更多。
6 T, P" Y/ X4 j8 A对于大量数据的拟合预测，可能你的灰色预测，只是图完成两个模型对比的任务，更适合的肯定是非线性中的ARIMA或者神经网络，通过合适的数据预处理，拟合度是比较高的，可以很好的符合模型预测。" z( `) Z( A1 M! g8 F  ]
论文比较好的是完成了，格式比较规范，但在模型的改进上没有花功夫。奖励等级取决于大家的平均水平和评委的眼光。
作者: 543212345    时间: 2013-12-3 18:40
数学中国管理员 发表于 2013-11-29 15:08
2 d  _: K+ d& M. v- ^  {! p# S对于A题，处理空值更简便的方法是直接使用临近插值或样条插值，全部处理只需十几秒，matlab有现成程序。对于 ...

( n# p. w4 w' W$ D  G7 _0 \对于0值，通过观察可以知道对于每一台风机每一天的数据中都有，你的意思就是说每天都要停机来检修风机？这明显是不符合风机设计者的设计要求，你的这个假设太主观了点，个人不是很赞同。
作者: 数学中国管理员    时间: 2013-12-5 22:57
543212345 发表于 2013-12-3 18:40 4 e0 e( s; `+ s4 s
对于0值，通过观察可以知道对于每一台风机每一天的数据中都有，你的意思就是说每天都要停机来检修风机？这 ...
: ?. [' I: |% _; J: k9 B0 _
呵呵,某台机组连续大量0值是不正常的假设（最大可能是检修状态或者其它电力原因造成，具体问题电力专业应该知晓，这是对比出来的，也是实际情况，可能是为了迫不得已保护设备，也可能是调度调节等）。  ?! w& d9 i( S3 }/ K; n+ M# p
0值是每台机组每天都有的，但你加和20台机组就可以观察到，某一时刻只有极少量机组连续出现大量0值，其它的大都在一个较为正常的功率范围。电机每天大量连续出现的0值的电机是在不同时刻出现的。注意区分同一时刻0值和不同时刻0值。所以我认为在连续大量0值上插值电机功率平均值（或者与这台电机组最为相似的机组数据插值）是合理的。
. R7 K$ ]. k5 H  ~( k8 B% J- ^' Q, ~2 N. n
另，17、18号机组是同一机组；我还认为几个机组可分析性较差，原因就是正常工作时间比率与给出的电机偏差较大，实际应用时分析这几个电机代表性较差，故障（不正常时间）导致数据失真过大。
作者: az15151    时间: 2013-12-7 09:41
不错，楼主好人~
作者: az15151    时间: 2013-12-7 09:44
楼主好人，好人一生平安。
作者: 543212345    时间: 2013-12-7 12:35
数学中国管理员 发表于 2013-12-5 22:57 9 R( S! e# H! E/ X) f0 s. a( G
呵呵,某台机组连续大量0值是不正常的假设（最大可能是检修状态或者其它电力原因造成，具体问题电力专业应 ...

+ w+ Z7 v0 S( C8 G: F4 O* ]) V我就是学电力专业的，暑假的时候也到过风力发电机厂实习过，你所说的这个情况我觉得是不太实际的。每天的风力不可能一直持续很大，大部分时间还是比较小的，风力只有到达一定的强度之后才有能力驱动风机旋转，所以出现零值是一个很正常的想象。而且对于大型风机（题中所说的1.5MW已经很大了）每一台风机之间的距离是比较大的，每天的风的风向时刻都在变化着，一个风场的的范围足以感受不同方向的风力，所以风机之间以为地理的原因连接不大是正常的现象。
作者: 空山新雨2011    时间: 2013-12-11 14:12
无奈了，体力没了
作者: 847499938    时间: 2013-12-19 23:21
太水了。。A最多三等。
作者: 847499938    时间: 2013-12-19 23:22
太水了。。A最多三等。
作者: 霹雳大熊猫    时间: 2013-12-23 19:08
查了一下 根本没有指导老师是张勇的 电子科技大学也只是成都学院参赛了
作者: weaimike    时间: 2014-2-23 16:15
最后这两篇拿了什么奖啊？
作者: wy617958197    时间: 2014-9-6 08:25
谢谢lz分享
作者: 雨龙1618    时间: 2015-5-21 22:58
噢噢噢噢噢噢噢哦哦
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