2023年10月21日，“中国电工技术学会第十九期青年沙龙暨‘宁海金十月’电力产业发展周专场”在南京市召开。北京大学王剑晓助理研究员应邀就《机理与数据驱动的锂电池建模与并网调控技术》发表报告，现将王剑晓助理研究员的报告分享给各位读者，以期促进本领域的交流和技术进步。专家简介 王剑晓，北京大学助理研究员,美国斯...
数据混合驱动的机理涉及以下几个方面: 1. 数据整合,数据混合驱动首先需要将来自不同源头的数据进行整合,包括结构化数据(如数据库中的数据)和非结构化数据(如文本、图像、音频等)。这需要使用各种ETL工具和技术来清洗、转换和加载数据,以便进行后续的分析和挖掘。 2. 数据分析,一旦数据整合完成,就需要利用各种数据...
机理模型是基于对物理系统内部机制和原理的理解,通过数学建模方法建立的模型。这种模型能够反映物理系统的本质规律和因果关系,通常用于预测和控制系统行为。机理模型的优点是可以提供深入的系统理解,但是需要足够的知识和数据支持。 数据驱动模型则是基于数据分析和机器学习技术建立的模型。这种模型利用大量数据来训练和优化,...
使用翼形数据驱动深度学习网络以回归升力系数，在第三隐藏层增加了气流物理参数（雷诺数与功角）、数值...
数据驱动模型是通过对历史数据的统计分析和模式识别,建立预测模型。它不依赖于对水文过程的具体机理的了解,只需要有足够的历史数据。数据驱动模型可以通过分析历史数据的变化规律,预测未来的水文过程。然而,数据驱动模型的预测结果可能缺乏物理解释,对新情况的适应性较差。 实际应用中,机理模型和数据驱动模型往往结合使用,...
数据驱动模型则依赖数据分析与机器学习技术建立。这类模型通过大量数据训练与优化，挖掘出隐藏规律与模式，以实现物理系统的构建与预测。其优势在于能利用丰富实际数据提升模型精度与泛化能力，但数据处理与分析需充分。实际应用中，机理模型与数据驱动模型通常相互补充与融合。综合运用两种模型，能更精准实现数字...
3. 在智能交通系统中,利用机理模型预测交通流量,并通过历史数据进行校正。请阐述如何使用数据驱动的方法来优化交通信号控制,从而减少交通拥堵。 4. 在制造业的质量控制中,结合物理机理模型与传感器数据来预测产品缺陷。请设计一个数据融合的策略,以提高缺陷检测的精度和响应速度。 5. 假设你在进行土壤污染评估时,既有...
面向未来，雪浪云将以推动制造业实现数字化、智能化转型为主线，以“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座系统为基，推动AI大模型的落地和突破、底座的融合、试验环节和知识领域核心工业软件的突破;同时联合产教研用等多方生态，驱动产业链、人才链、创新链的多链协同、融合发展，运用工业知识、数据和算力重构工业...
专家报告：数据驱动融合机理引导的安全态势感知与精准干预控制 近日，第九届电气学科青年学者学科前沿研讨会在徐州举办，哈尔滨理工大学杨德友教授应邀就《数据驱动融合机理引导的安全态势感知与精准干预控制》发表报告，现将杨德友教授的报告分享给各位读者，以期促进本领域的交流和技术进步。专家简介 杨德友，1983年出生，教授...
金融界 2024 年 11 月 14 日消息，国家知识产权局信息显示，国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司申请一项名为“模型机理与数据驱动相结合的双端远距离输电线路非同步故障测距方法”的专利，公开号 CN 118937884 A，申请日期为 2024 年 6 月。专利摘要显示，本发明涉及一种模型机理与数据驱动相结合的双端远距离...