數據預測的案例
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥100
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行?；趍atlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥100
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。模型以調通，可直接運行。基于matlab平臺。標價為程序價格，不包含售后。
分類預測 | MATLAB實現WOA-CNN-LSTM-Attention數據分類預測
預測效果
使用教程
1 基本介紹
1.MATLAB實現WOA-CNN-LSTM-Attention數據分類預測，運行環境Matlab2021b及以上；
2.基于鯨魚優化算法（WOA）、卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的數據分類預測程序；
3.多特征輸入單輸出的二分類及多分類模型。程序內注釋詳細，直接替換數據就可以用；過WOA優化算法優化學習率、卷積核大小、神經元個數，這3個關鍵參數，以測試集精度最高為目標函數
程序語言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代優化圖，混淆矩陣圖；
4.data為數據集，輸入12個特征，分四類；main為主程序，其余為函數文件，無需運行，可在下載區獲取數據和程序內容。
5.適用領域：適用于各種數據分類場景，如滾動軸承故障、變壓器油氣故障、電力系統輸電線路故障區域、絕緣子、配網、電能質量擾動，等領域的識別、診斷和分類。
使用便捷：直接使用EXCEL表格導入數據，無需大幅修改程序。內部有詳細注釋，易于理解。
2 研究內容
注意力機制模塊：
SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）是一種聚焦于通道維度而提出一種新的結構單元，為模型添加了通道注意力機制，該機制通過添加各個特征通道的重要程度的權重，針對不同的任務增強或者抑制對應的通道，以此來提取有用的特征。該模塊的內部操作流程如圖，總體分為三步：首先是Squeeze 壓縮操作，對空間維度的特征進行壓縮，保持特征通道數量不變。融合全局信息即全局池化，并將每個二維特征通道轉換為實數。實數計算公式如公式所示。該實數由k個通道得到的特征之和除以空間維度的值而得，空間維數為H*W。其次是Excitation激勵操作，它由兩層全連接層和Sigmoid函數組成。
展開 25針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。 ￥150
針對西班牙風場數據進行風場風速預測和功率預測，也可根據自己的數據帶入模型進行結果分析。程序所用算法包括花授粉優化算法（FPA）優化BP，優化ELM,進行預測，先對數據進行VMD或EEMD,CEEMDAN等方法分解，然后進行輸入模型預測。
70基于matlab的BP神經網絡多輸入單輸出數據結果預測，輸出結果包括均方根誤差，決定系數。 ￥25.9
基于matlab的BP神經網絡多輸入單輸出數據結果預測，輸出結果包括均方根誤差，決定系數。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。
直播預告 | 基于人工智能的材料測試數據擴充與快速預測
針對材料性能測試周期長、成本高的問題，海克斯康融合物理測試、虛擬實驗和人工智能技術，開發出一套基于人工智能的材料數據擴充解決方案。該方案旨在幫助客戶快速獲取準確可靠的材料屬性數據。
該解決方案工作流程中的三種方法
?？怂箍祷谌斯ぶ悄艿牟牧?em>數據擴充解決方案主要包含以下兩部分：
■材料數據的存儲與管理：對客戶的材料數據進行結構化存儲，并提供便捷的展示方式，有效解決材料數據在存儲、使用和共享環節的難題。
■材料數據的擴充：通過結合材料數據擴充的三種經典方法，即實驗測試、虛擬材料建模和人工智能，搭建了一種材料數據擴充智能化解決方案。該方案能夠幫助客戶利用少量材料測試數據，精準預測更廣泛條件下的材料屬性（如靜力學性能、蠕變性能、疲勞性能等）。這確保了客戶能夠高效、準確地獲取用于仿真分析所需的高質量材料數據，同時顯著提升仿真結果的精度與可靠性。
本期直播講堂請到了海克斯康工業軟件應用專家常誠，在直播間中講師將詳細介紹海克斯康基于人工智能的材料數據擴充解決方案及各功能使用方法，并結合多個實際應用案例，分析該解決方案的應用實效和賦能價值。敬請關注！
直播報名
7月9日 14:00
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立即預定
直播內容聚焦
? 基于人工智能的材料數據擴充解決方案功能介紹及使用
? 復合材料靜力學性能、蠕變性能、疲勞性能擴充實際案例及精度對比
? 使用上述解決方案的投資回報率（ROI）
常誠
?？怂箍倒I軟件應用專家
工程力學博士，在CAD/CAE行業擁有8年工作經驗，在汽車零部件設計與仿真、航天航空、能源建筑等領域有豐富經驗。
展開 成功案例丨開發時間從1小時縮短到3分鐘：如何利用歷史數據訓練AI模型，預測設計性能？
</p><p><br></p><p><br></p><p><strong>Altair解決方案</strong></p><p>Hero 選擇了Altair<sup>?</sup> PhysicsAI?，這是一項強大的幾何深度學習技術，能夠利用歷史數據訓練AI模型，并在傳統FEA方法所需時間的一小部分內生成物理預測結果。PhysicsAI的工作流程已無縫集成到仿真與設計平臺 Altair<sup>?</sup> HyperWorks<sup>?</sup>中，這使得Hero的所有用戶，無論技能水平如何，都能輕松將這一解決方案融入現有流程。</p><p><br></p><p>為了充分利用PhysicsAI，Hero首先將現有數據分為訓練集和測試集：訓練集用于基于歷史仿真數據訓練機器學習模型，測試集則用于評估和量化AI模型的預測準確性。由于Hero的產品線涵蓋多種車型（如運動型摩托車、探險摩托車、通勤摩托車和巡航車等），團隊使用了多樣化的把手數據集，以確保AI模型能夠生成準確的結果。</p><p><br></p><p>數據分割和模型訓練是AI驅動工程流程中的關鍵步驟。Hero采用了典型的80/20數據分割方式，即80%的數據用于模型訓練，20%的數據用于預測評估。項目團隊從24個數據集中選擇了30種把手變體進行訓練。訓練完成后，他們使用剩余的6個把手數據集對AI模型進行了測試，并通過將傳統FEA結果與AI生成的預測結果進行對比來評估準確性。對比顯示，兩者的偏差僅為3%，這證明了PhysicsAI能夠在極短時間內提供與傳統FEA相媲美的精確預測。
展開 6混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數 ￥8.9
混淆矩陣，根據預測結果輸出混淆矩陣。將自己標簽數據帶進去即可得到結果，可更改顏色，更改預測的個數，基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。
固鉑輪胎：基于輪胎噪聲數據的車內輪胎噪聲品質預測
在此方法基礎上，后續還可以收集不同車輛的掩蔽聲，創建數據庫，進一步優化輪胎噪聲聲品質預測工作的流程。
實現產品目標和提高產品性能并不總是容易的。讓試驗變得有意義并將結果轉化為行動也具有挑戰性。無論是短期項目還是長期項目，B&K都擁有經驗豐富的工程技術團隊，他們具備專業應用知識和行業洞察力。
>您還可以通過如下方式聯系我們，了解更多產品與應用詳情：
>郵箱：info@bksv.com.cn
>網址：www.bksv.cn
>電話：400-900-3165（周一至周五9:00-18:00）
【技術】天洑數據建模實施案例集錦（4） - 用戶用電量時序預測
背景和概述
用電量預測是用戶用能分析的一項重要研究內容，不僅能夠幫助電力企業預判整個行業用電量發展趨勢，還能幫助企業合理安排購電計劃。其預測方法分為經典預測方法和現代智能預測方法，經典預測方法基于發展趨勢的相似性進行預測，當用電量趨勢波動較大時預測效果會產生明顯下降。
問題和難點
1. 多種外部因素影響用戶用電量：用戶用電量不僅受天氣、季節等自然因素的影響，還與多種社會經濟因素存在關聯關系。這會增加用電量預測的建模難度。
2. 電網短期用電量既具有波動性又具有非線性特征，這會降低用電量的預測精度。
3. 傳統的用電量預測方法在挖掘種類多、體量大、緯度高和生成速度快的用電大數據時存在一定的局限性，難以準確把握用戶的用電量關聯因素及變化規律。
解決方案：基于DTEmpower的時序預測建模實戰
為了對用戶用電量進行精準預測，并為智能配用電提供數據模型支撐，本案例基于DTEmpower數據建模平臺中的時序預測功能模塊（如圖1），采用數據驅動的方法建立用戶用電量的預測模型（如圖2）。
圖1 DTEmpower不僅提供了一站式的數據建模解決方案，通過簡單的節點拖拽即可搭建完整的建模流程；還集成了ARIMA、SARIMA、TBATS等常見的時序預測算法，滿足用戶對時序預測建模需求的同時，掃清了數據驅動技術在實際工業應用中落地的一大障礙
圖2 基于DTEmpower的用戶用電量預測建模過程，通過5個節點的連接即可搭建完整的時序預測模型，最終模型對t+1時刻預測值的R2指標為94.27%
1.
展開 Moldex3D模流分析之SABIC透過先進黏度數據 改善射出成型壓力預測
身為全球領先的塑料供貨商，SABIC能提供先進的材料數據，包括對于獲得準確預測不可或缺的D3黏度系數等，幫助客戶加速開發流程、減少重工，并將開發成本降到最低。
設計仿真 | 聯合仿真助力美國西部數據公司完成印制電路板翹曲預測
圖2 PCB復合材料
解 決 方 法
使用工程模擬工具預測PCB翹曲需要三個步驟。首先，需要評估不同厚度和密度的環氧樹脂和玻璃纖維預浸料層的各向異性材料性能。接下來，預浸料層材料特性與堆疊信息一起用于確定PCB材料屬性。最后，利用PCB材料屬性預測PCB翹曲?；诓牧系慕M成特性和微觀結構參數，在?？怂箍倒I軟件Digimat MF中使用多尺度材料建模技術，有助于對不同構型的各向異性預浸料性能進行高效的預測。在此框架下，對單一給定厚度和組成的環氧樹脂和玻璃纖維層所對應的預浸料性能進行實驗測試。由于玻璃纖維的特性可以從數據表中得知，因此可以對環氧樹脂的材料特性進行逆向工程。通過逆向工程獲得環氧樹脂的特性，再加上從數據表中查到的玻璃纖維特性，使用Digimat MF就可以預測任何厚度和密度的環氧樹脂和玻璃纖維所組成的預浸料性能，從而大大減少實驗測試的時間和成本。預測的預浸料性能包括各向異性楊氏模量、泊松比、剪切模量和不同方向的熱膨脹系數。
PCB模擬過程的下一步是使用預測的預浸料材料特性確定PCB材料特性。
展開 直播預告 | 基于材料數據庫和人工智能技術的復合材料許用值預測分析
針對連續纖維增強復合材料（CFRP）測試樣本多、測試周期長、成本高昂的問題，海克斯康融合多尺度復合材料建模平臺Digimat和人工智能仿真平臺ODYSSEE，開發出一套基于人工智能的復合材料虛擬許用值預測方案，基于以下三個重要步驟，從而幫助客戶快速獲取復合材料許用值。
● 復合材料虛擬許用值計算幫助用戶減小測試規模；
● 材料數據庫平臺對復合材料許用值的結構化存儲；
● 基于數據的人工智能方法與復合材料虛擬許用值計算結合，加速材料性能預測。
本期直播講堂請到了海克斯康工業軟件應用專家常誠，在直播間中講師將重點介紹基于復合材料虛擬許用值計算工具Digimat-VA、材料數據管理平臺MaterialCenter，以及人工智能仿真平臺ODYSSEE，實現復合材料許用值快速預測的整體解決方案和案例應用。敬請關注！
直播報名
8月20日 14:00
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立即預定
直播內容聚焦
? 復合材料虛擬許用值計算
? 材料數據庫管理平臺
? 人工智能方法加速復合材料仿真分析
? 基于材料數據庫和人工智能技術的復合材料許用值預測解決方案
常誠
?？怂箍倒I軟件應用專家
工程力學博士，在CAD/CAE行業擁有8年工作經驗，在汽車零部件設計與仿真、航天航空、能源建筑等領域有豐富經驗。目前關注于集成材料計算工程的應用，包括材料數據的存儲、管理及引用，多尺度復合材料精細建模和仿真分析，人工智能加速新材料研發和應用，機器學習應用于仿真加速和設計優化等方面，為客戶提供各類CAE仿真和材料應用解決方案。
展開 數據分析與AI丨預測電池壽命只需要2小時！Altair RapidMiner 實現論文級AI 模型流程化
，只要有數據，也可以用在：</strong></p><p><br></p><ul><li>預測老化試驗時間</li><li>優化充電策略</li><li>電池工藝參數推薦</li><li>甚至換成別的行業：壓縮機部件壽命預測、光伏組件老化預估、電機健康監測……</li></ul><h3><strong>三、總結：</strong></h3><p><strong>RapidMiner 讓 AI 走入一線工程師手中</strong></p><p><br></p><p>很多人一聽“機器學習”“非線性預測”，就覺得門檻高、落地難。
展開 【技術】基于DTEmpower的水處理系統參數預測 - 內因篇
摘要
污水處理系統的參數預測對于提前識別水處理設備污水凈化能力的變化具有重要意義，而受水處理系統非線性、復雜性等因素的影響，其參數預測多采用基于數據驅動的時間序列長窗預測方法。若樣本集的輸入數據中僅由預測參數的歷史數據組成，將其稱為基于內因的參數預測方法；如果輸入數據除預測參數歷史數據外還有其他特征參數，則將其稱為基于內因+外因的參數預測方法。本文使用DTEmpower數據建模平臺進行水處理過程的參數預測，發現基于內因的方法可以實現部分參數較高準確率的預測，R2指標值在0.90左右，但這種基于內因的方法存在一定局限性。
概述
污水處理過程不僅涉及一系列復雜的物理和化學過程，還需要多個機械化設備、電子設備和測量儀表等儀器相互配合，是一個復雜的工業系統。而污水處理系統的參數預測對于提前識別水處理系統的運行狀態、提前識別水處理設備污水凈化能力的變化及其故障診斷具有重要的現實意義。
水處理系統參數預測屬于時序數據預測的范疇，預測方法可以分為線性時序統計、非線性時序統計和外因統計回歸。線性時序統計方法主要用于擬合時間序列中的線性模型，無法擬合時間序列中的其他復雜模式（非線性/外部特征）；非線性時序統計方法要用于擬合時間序列中的非線性關系。
污水處理過程是一個外界干擾強烈、時變性強、耦合性強、非線性的復雜動態生物化學過程，難以對其建立精確的數學模型。而數據驅動的模型建立在大量測量數據的基礎上，這對機理復雜、數據充分的污水處理系統是非常適合的，因此其過程參數預測多采用非線性時序統計方法中的非參數自回歸方法（Nonparametric Auto Regressive, NAR）。
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