1、“.....地形图遥感技术的发展或是利用数字测绘方式得坡度障碍物遮挡系数和主风向风属性根据各指标最小值和最大值,将数据切割为个区间,分别计算未损坏机组和损坏机组在各区间内数据量及数据量占比概率,计算优势比的比值,其中优势比,又称为比值比或者交叉乘积比,表示种推测的概率比其反向推测的概率大多少,优势比如下图所示图该大部件损坏在地形数据上显著性分析注代表未损坏,代维损坏,图所示个图,分别对主风向迎风向和背风向坡度最大值高程差距离比及风属性做了定性分析,从图中我们不难得出以下结论主风向迎风向最大坡度,该部件在迎风向最大坡度参数上表现不是很显著主风向背风向最大坡度,与迎风向坡度逻辑回归图主风向最大坡度每增加个单位,该部件失效概率变为原来的倍,即增加。微地形数字化与大部件损坏分析原稿。参数变换后进行回归建模的参数表,逻辑回归建模值均小于,通过方程检验......”。

2、“.....笔者以金风机型大部件机械损坏和其所在的微地形数字化为研究对象,重点通过对微地形数据进行数字化,将数字化后的信息通过数学处理和逻辑回归建模,建立微地形与风力发电机大部件的损坏逻辑回归模型,发现相关影响关系。为风力发电机大部件的损坏分析和后续优化提供的依表现致,不再赘述变量分析方法分析指标包括主风向最大坡度障碍物遮挡系数和主风向风属性根据各指标最小值和最大值,将数据切割为个区间,分别计算未损坏机组和损坏机组在各区间内数据量及数据量占比概率,计算优势比的比值,其中优势比,又称为比值比或者交叉乘积比,表示字测绘方式得到电子地形图发展,区域级地形数字化建模技术逐渐成熟,为地形数字化服务与大部件损坏分析提供了可能。微地形数字化与大部件损坏分析原稿......”。

3、“.....因此进行精细化的研究地形对风力发电机布箱线图,定性分析微地形指标在该部件损坏上的显著性,如下图所示图该大部件损坏在地形数据上显著性分析注代表未损坏,代维损坏,图所示个图,分别对主风向迎风向和背风向坡度最大值高程差距离比及风属性做了定性分析,从图中我们不难得出以下结论主风向迎风向最大坡度,该部件在迎风向最大坡度换,最大似然估计出参数,偏度由降低到改变显著,即进行降偏后进行逻辑回归。数据变化验证数据变换前后公式关系为变换后,为变换前进行回归建模的参数表,逻辑回归建模值,小于,可以看出经过数据变换后的障碍物遮挡系数模型检验值远小于,通过方程检验。表障碍数上表现不是很显著主风向背风向最大坡度,与迎风向最大坡度表现致,不再赘述主风向迎风向高程差距离比,该部件损坏数据分布高于未损坏机组主风向背风向高程差距离比,与迎风向高程差距离比表现致......”。

4、“.....该部件损坏较显著主风向背风向风向风属性,与迎风向风属当前状态下对地形的分类分析主要有山地丘陵平原沙漠等相关描述,风速采用年平均风速湍流切变等数据。上述数据在实际分析应用中,可进行相对粗略统计,精细化不足的缺点。因此对地形风速进行更细化的描述,为分析对风力发电机组大部件的损坏迫在眉睫。地形图遥感技术的发展或是利用数字测绘方式得进行数字化,将数字化后的信息通过数学处理和逻辑回归建模,建立微地形与风力发电机大部件的损坏逻辑回归模型,发现相关影响关系。为风力发电机大部件的损坏分析和后续优化提供的依据。关键词微地形数字化优势比变换逻辑回归问题的提出随着风电累计装机容量的持续增大,同时装机环境逐渐往外部环境如地形风速湿度等对风力发电机的大部件故障影响显著。因此分析地形等环境对风力发电机的部件故障意义重大。注即航天飞机雷达地形测绘使命......”。

5、“.....对地种推测的概率比其反向推测的概率大多少,优势比计算公式,优势比的比值计算公式如下主风向最大坡度优势比值及数据进行逻辑回归建模进行回归建模的参数表,可以看出主风向最大坡度模型检验值远小于,通过方程检验。表主风向最大坡度逻辑回归验证回归方程为图主风向最数上表现不是很显著主风向背风向最大坡度,与迎风向最大坡度表现致,不再赘述主风向迎风向高程差距离比,该部件损坏数据分布高于未损坏机组主风向背风向高程差距离比,与迎风向高程差距离比表现致,不再赘述主风向迎风向风属性,该部件损坏较显著主风向背风向风向风属性,与迎风向风属部件损坏的意义重大。笔者以金风机型大部件机械损坏和其所在的微地形数字化为研究对象,重点通过对微地形数据进行数字化,将数字化后的信息通过数学处理和逻辑回归建模,建立微地形与风力发电机大部件的损坏逻辑回归模型,发现相关影响关系......”。

6、“.....当前状态下对地形的分类分析主要有山地丘陵平原沙漠等相关描述,风速采用年平均风速湍流切变等数据。上述数据在实际分析应用中,可进行相对粗略统计,精细化不足的缺点。因此对地形风速进行更细化的描述,为分析对风力发电机组大部件的损坏迫在眉睫。地形图遥感技术的发展或是利用微地形数字化与大部件损坏分析原稿方延伸,相关外部环境越来越多样,风力发电机大部件损坏也在持续增多。在以的分析思路对大部件损坏的分析中,风力发电机所处的环境是分析的个重要方面,同时在实际分析结果中,发现外部环境如地形风速湿度等对风力发电机的大部件故障影响显著。因此分析地形等环境对风力发电机的部件故障意义重部件损坏的意义重大。笔者以金风机型大部件机械损坏和其所在的微地形数字化为研究对象,重点通过对微地形数据进行数字化,将数字化后的信息通过数学处理和逻辑回归建模,建立微地形与风力发电机大部件的损坏逻辑回归模型,发现相关影响关系......”。

7、“.....摘要随着风力发电机在南方等恶劣地形下装机容量的增大及此类区域的风力发电机大部件的损坏的增多,因此进行精细化的研究地形对风力发电机大部件损坏的意义重大。笔者以金风机型大部件机械损坏和其所在的微地形数字化为研究对象,重点通过对微地形数概率变为原来的倍,即增加。障碍物遮挡物系数优势比值及数据进行逻辑回归建模因直接对损坏数据进行建模,未通过检验,在对原始数据进行反正切变换,对反正切值进行变换,最大似然估计出参数,偏度由降低到改变显著,即进行降偏后进行逻辑回归。数据变化验证数据变换前后公式关系表面所进行的遥感测量。地形数字化将地形数字化信息以机组为中心,为半径的圆内分成个扇区,扇区起始度是轴,逆时针旋转。分别计算每个扇区的坡度坡度等级坡向坡向等级粗糙度和高程。其中,坡度等级坡向等级划分标准参照国际地理联合会级坡度分类法......”。

8、“.....与迎风向最大坡度表现致,不再赘述主风向迎风向高程差距离比,该部件损坏数据分布高于未损坏机组主风向背风向高程差距离比,与迎风向高程差距离比表现致,不再赘述主风向迎风向风属性,该部件损坏较显著主风向背风向风向风属性,与迎风向风属。关键词微地形数字化优势比变换逻辑回归问题的提出随着风电累计装机容量的持续增大,同时装机环境逐渐往南方延伸,相关外部环境越来越多样,风力发电机大部件损坏也在持续增多。在以的分析思路对大部件损坏的分析中,风力发电机所处的环境是分析的个重要方面,同时在实际分析结果中,发字测绘方式得到电子地形图发展,区域级地形数字化建模技术逐渐成熟,为地形数字化服务与大部件损坏分析提供了可能。微地形数字化与大部件损坏分析原稿......”。

9、“.....因此进行精细化的研究地形对风力发电机得到电子地形图发展,区域级地形数字化建模技术逐渐成熟,为地形数字化服务与大部件损坏分析提供了可能。微地形数字化与大部件损坏分析原稿。障碍物遮挡物系数优势比值及数据进行逻辑回归建模因直接对损坏数据进行建模,未通过检验,在对原始数据进行反正切变换,对反正切值进行为变换后,为变换前进行回归建模的参数表,逻辑回归建模值,小于,可以看出经过数据变换后的障碍物遮挡系数模型检验值远小于,通过方程检验。表障碍物遮挡系数逻辑回归验证回归方程为图障碍物遮挡系数逻辑回归图障碍物遮挡系数数值变换后,每增加个单位,该部微地形数字化与大部件损坏分析原稿部件损坏的意义重大。笔者以金风机型大部件机械损坏和其所在的微地形数字化为研究对象,重点通过对微地形数据进行数字化,将数字化后的信息通过数学处理和逻辑回归建模,建立微地形与风力发电机大部件的损坏逻辑回归模型,发现相关影响关系......”。