西門子6ES7326-1RF00-0AB0
湖南迪碩自動化設(shè)備有限公司
預(yù)測學
什么時候是工廠購買電和重要原材料的優(yōu)秀時機呢？是否可以足夠精確地預(yù)測風電場每小時的發(fā)電量？這樣就知道什么時候該使用備份的燃氣發(fā)電機。西門子正在開發(fā)這種技術(shù)，以確定、跟蹤并了解這種系統(tǒng)和趨勢背后的關(guān)鍵指數(shù)，這樣就可以大大提高預(yù)測結(jié)果的精確性。
休息一下，向窗外眺望一下?？吹绞裁戳?？看不太清楚的形狀——是建筑物還是樹木？假如你從來沒有見過高樓或者樹木，從來沒有聽說過這些東西，進入視線的可能確實就是令人費解的亂糟糟的東西?，F(xiàn)在你看到的不是那種讓你費解的東西，這是因為你腦子里已經(jīng)有一些模型，這些模型將進入你視線的大量數(shù)據(jù)進行整合，這樣，你馬上就辨認出這些事物了。
現(xiàn)在，復雜的人工系統(tǒng)也遇到了同樣的挑戰(zhàn)。但是，我們這里說到的模型要能夠識別一些多面的、人類所無法感知的模式。隨著它們不斷成功，它們成為預(yù)測賴以依據(jù)的模式。
這的確是行之有效的！現(xiàn)在，西門子正在開發(fā)的這種預(yù)測技術(shù)，能夠驚人地抓拍到未來的一些片段，包括從燃氣輪機到風電場的發(fā)電量、運動模式、系統(tǒng)的維護需求，經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，如原材料價格和股市的走勢等。確實，西門子已經(jīng)通過其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境（senn）學習體系的預(yù)測結(jié)果，決定了在德國購買多少電，在全球范圍內(nèi)采購多少銅。高級研究員hans-georg zimmermann博士認為，“這是同類產(chǎn)品中先進的高維度、非線性建模體系”。正是得益于20多年來將數(shù)學研究、軟件開發(fā)和現(xiàn)實世界應(yīng)用相融合的經(jīng)驗，senn才能夠比其他項目更連貫而且持久地專注于預(yù)測學。
zimmermann曾為預(yù)測學的60多個行業(yè)應(yīng)用奠定了數(shù)學基礎(chǔ)，注冊了22個以保護相關(guān)軟件系統(tǒng)的建筑模型。他還在大學里開辦計量金融學講座，分析為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的基于線性邏輯的預(yù)測系統(tǒng)更具優(yōu)勢?！吧窠?jīng)系統(tǒng)可以應(yīng)對現(xiàn)實世界應(yīng)用問題，不管其內(nèi)在問題是如何非線性或多維度的。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為時間結(jié)構(gòu)建模提供了一個優(yōu)美的框架，”他說。例如，在近期一項研究中，zimmermann的團隊用senn和一個線性模型較量，對16種電氣控制柜的需求做出預(yù)測。兩種系統(tǒng)均對全年每個月電氣控制柜的銷售做出預(yù)測。但是senn考慮了外匯匯率以及自動化系統(tǒng)市場波動等因素。結(jié)論是：senn的平均誤差率僅為23.3%（和實際需求相比）——比線性模式的誤差要少很多，后者的誤差率是52.6%?！斑@種極為精確的需求預(yù)測可以用來優(yōu)化供應(yīng)鏈，降低成本，”zimmermann指出。
senn還能夠用來預(yù)測風電場的發(fā)電量。例如，丹麥的西門子風力公司使用senn預(yù)測一個大型風電場72小時內(nèi)每小時的發(fā)電量。當時，可以參考的天氣預(yù)報信息只是一個粗糙的網(wǎng)格圖，senn用它來預(yù)測當?shù)氐碾娏?yīng)。
“隨著風電等可再生能源在總體能源構(gòu)成中的所占比例不斷上升，” zimmermann說，“不僅要能夠預(yù)測需求，還要預(yù)測供應(yīng)量。預(yù)測很重要，這樣我們才能夠知道什么時候需要啟動備份的燃氣發(fā)電系統(tǒng)?！痹谶@種想法的驅(qū)使下，zimmermann的團隊開發(fā)出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的設(shè)計依據(jù)是影響風力發(fā)電的主要參數(shù)。目標就是創(chuàng)造一種軟件模型，用數(shù)學手段反映現(xiàn)實世界，zimmermann 說。但是他解釋道，初模型并不知道每個參數(shù)的重要性——正是從這里起，從數(shù)據(jù)中學習的能力就開始發(fā)揮了作用。所有系統(tǒng)初都知道一點，根據(jù)訓練階段輸入的數(shù)值，慢慢地，它要計算出一個接近風電場真正發(fā)電量的數(shù)值。
起初，模型計算的結(jié)果和實際數(shù)據(jù)之間的差異很大。但是，慢慢地，學習型運算法則開始不斷修正模型中的不同參數(shù)，這樣預(yù)測就越來越接近實際結(jié)果了。
系統(tǒng)可以在數(shù)以千計的信息往復中衡量錯誤率，它開始得出的只是隨機數(shù)據(jù)，但是系統(tǒng)逐漸就會確定輸入?yún)?shù)的不同權(quán)重組合會導致相應(yīng)的結(jié)果?！熬拖裨谧闱虮荣愔袑W習如何射門一樣，”zimmermann說，“你所知道的就是你要把球射入球門。通過一系列的嘗試和錯誤，在上千種可能影響結(jié)果的組合情況中，機器慢慢學會如何計算?！?
后senn果然正確地預(yù)測出風電場的發(fā)電量。在預(yù)測輪機每天整體電力供應(yīng)水平（根據(jù)標準差計算）時，平均誤差現(xiàn)在已經(jīng)降到7.2%——比強競爭對手的物理學模型要低整整三個百分點。眼下，研究人員還在為光伏電站研發(fā)類似的模型。
量化未知事物。zimmermann團隊同時還為燃氣輪機中氮氧化物（nox）的排放量開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種模型可以用來分析各種輸入變量和輪機的輸出功率的關(guān)系。和預(yù)測風電場發(fā)電量一樣，senn開始只是輸入原始數(shù)據(jù)，并給其指令，讓它慢慢計算輪機的實際輸出功率。然而，當它認識到變量之間的關(guān)系以后，模型的預(yù)測越來越接近真實數(shù)據(jù)，簡直像在復制燃氣輪機的行為。終，模型完全能極為精確地實時預(yù)測輪機的行為。
但是，輪機——或者其他復雜系統(tǒng)——實際涉及到的變量要遠比已知的變量更多。zimmermann指出，“有一些變量是沒法測算的，還有一些是我們根本不知道的?！边@些隱性的變量會使不確定性加大?！翱紤]到這一點，” zimmermann說，“我們已經(jīng)找出了一種解釋不確定性的新答案——即，可見的和隱性的變量之間的互動。”
相比較而言，機械和經(jīng)濟動態(tài)體系中測量不確定性的標準做法就是，把模型的預(yù)測結(jié)果和實際發(fā)生的情況之間的偏差歸結(jié)為風險預(yù)期。其內(nèi)在的假設(shè)就是，過去推導出的不確定性模型要能夠很好地預(yù)測未來的風險。
誰的神經(jīng)單元多？蛔蟲302個 果蠅100,000個 蟑螂1,000,000個 章魚300,000,000個 人類100,000,000,000個 大象200,000,000,000個
“但這并不普遍適用于金融界，包括銅和電的價格，”zimmermann警告說，“這樣的話，不確定性可以從現(xiàn)在不斷向未來擴散，隨著時間的推移，歷史上模型的錯誤會被疊加，這種誤差就會變得越來越大。”相反，根據(jù)zimmermann的方案，由于不會明確地重建隱性系統(tǒng)變量，就可以通過分析不同情形的分布，在一次性預(yù)測中量化不確定性。這樣，不同情形之間波動的范圍就是風險的水平?；诓煌樾危裘糠N情形出現(xiàn)的概率一樣，那么相應(yīng)的概率的平均值計算出的結(jié)果就可以被認為是未來可能的趨勢?！耙虼耸袌鲲L險的特點就是不同情形之間的差異，” zimmermann說。他解釋說，根據(jù)有限的觀察，總會有多種方式能夠?qū)﹄[性變量進行重建，這樣就會導致對未來的預(yù)測出現(xiàn)不同的結(jié)果。
西門子已經(jīng)使用這些方法來決定采購更多的電和銅?！斑@不單純是一個關(guān)于未來的預(yù)測模型，”zimmermann補充道，“這些方法還可以展示出不同的未來情形并對其做出評估。”
今后幾年里，預(yù)測學將會如何發(fā)展呢？顯而易見的是，如果可以參照過去，那我們將得出越來越精確的預(yù)測。zimmermann指出，不僅僅是senn模型的認知每天都在增長，在這些模型越來越能真實反映現(xiàn)實的同時，其研發(fā)者也在從所產(chǎn)生的各種模型中學到了更多東西。
巨大的潛力。除可以預(yù)測能源和原材料的價格，預(yù)測風電場發(fā)電量和輪機功率外，senn的潛力巨大，幾乎可以預(yù)測各種現(xiàn)實應(yīng)用。它能夠輔助做出當代具挑戰(zhàn)性、復雜、昂貴的決策，即，有關(guān)公路、航空、水資源以及電力基礎(chǔ)設(shè)施方面的城市或者區(qū)域性投資決策。senn作為決策支持系統(tǒng)的潛力確實已經(jīng)在西門子得到了驗證，比如在工廠建設(shè)前，它被用來計算并決定不同選址方案的長期優(yōu)勢。
芝加哥商品交易所。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境（senn）幫助西門子選擇優(yōu)秀時機來完成全球范圍內(nèi)大規(guī)模的銅采購
除了這些呢？有關(guān)我們和未來之間關(guān)系的模型正在開發(fā)過程中，在西門子內(nèi)網(wǎng)上以senn預(yù)測服務(wù)器的形式進行展示。這一系統(tǒng)被用于向內(nèi)部客戶介紹senn的潛能。
再過十年，我們或許就可以將senn應(yīng)用程序下載到監(jiān)視器上，來了解我們的家庭、車輛、企業(yè)以及供應(yīng)鏈，對其做出判斷并實現(xiàn)功能優(yōu)化。senn的未來版本甚至還可能給出不同的方案選擇，支持合理的、個性化的營養(yǎng)、醫(yī)療、教育、和理財方式。畢竟，每一個問題都可以在未來的某個角落里找到答案。
“預(yù)測學是一場比賽，”zimmermann說，“比賽的對手是不斷復雜的現(xiàn)實世界和我們通過信息技術(shù)用數(shù)學反映現(xiàn)實的能力。senn模型就是一個例子，二者正在相互趕超。”
arthur f. pease
西門子邏輯輸入模塊6es7322-8bf00-0ab0 simatic s7-300, 數(shù)字輸出sm 322, 光隔離,8數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5 a (1 x 8數(shù)字量輸出),短路保護,診斷 , 20 pi 西門子邏輯輸入模塊6es7323-1bh01-0aa0 simatic s7-300, 數(shù)字模塊sm 323, 光隔離,8 數(shù)字量輸入和8數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5a總電流 2a, 20 針 西門子邏輯輸入模塊6es7323-1bl00-0aa0 simatic s7-300, 數(shù)字 模塊 sm 323, 光隔離, 16 數(shù)字量輸入和16數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5a,總電流 4a, 1x40 針 西門子邏輯輸入模塊6es7323-1bl00-4aa1 sm323 擴展模塊 (6es73231bl000aa0) simatic s7-300, 數(shù)字模塊 sm 323, 光隔離, 16 數(shù)字量輸入和16 數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5a, 總電流 4a, 1x40 針和simatic s7-300,前連接器(6es73921am000aa0) 392 帶有螺釘觸 西門子邏輯輸入模塊6es7323-1bl00-4aa2 sm323 擴展模塊 (6es73231bl000aa0) simatic s7-300, 數(shù)字 模塊 sm 323, 光隔離, 16 di和16數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5a, 總電流 4a, 1x40 針和simatic s7-300, 前連接器 (6es73921bm010aa0) 用于帶有簧觸點 西門子邏輯輸入模塊6es7326-1bk02-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸入 sm 326, f-di 24 x dc 24v, 故障數(shù)字輸入 用于 帶有診斷.的simatic s7 故障, 1 x 40 針 西門子邏輯輸入模塊6es7326-1rf00-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸入 sm 326, 8 di; dc 24v, 防型, 防型故障輸入用于 simatic s7 f , 1 x 40 針 西門子邏輯輸入模塊6es7326-2bf01-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸出 sm 326, 10 do; 24v dc, 2a, 故障數(shù)字輸出 用于帶有診斷和的 simatic s7 f 1 x 40 針
西門子邏輯輸入模塊6es7326-2bf10-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸出 sm326, f-do10 x dc24v/2a pp, 故障數(shù)字輸出 用于帶有診斷,的 simatic s7 f lvv, 1 x 40針 西門子熱電阻模塊6es7326-2bf41-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸出 sm 326, f-do 8 x dc 24v/2a pm 故障數(shù)字輸出 p-m 切換到類別 4 (en954-1), sil 3 (iec 61508) 西門子熱電阻模塊6es7326-2fs00-4ab1 培訓包故障s7-300包含: 1 x sm326 24 f-di 24v 1 x sm326 8 f-do 24v/2a 1 x 分離器模塊選項用于 6es7315-2fh14-4ab1只用于教育目的. 用于學校和機構(gòu)許可證協(xié)議 stamp sig 西門子熱電阻模塊6es7327-1bh00-0ab0 simatic s7-300, 數(shù)字模塊sm 327, 光隔離,8 數(shù)字量輸入和 8 dx, 24v dc, 0.5a20 針, 8dx channelwiseprogra 西門子熱電阻模塊6es7328-0aa00-7aa0 simatic s7-300, 前擴展門用于 32-通道模塊, 允許連接1.3 qmm 或 16 awg wire sizeon a 32 po 西門子熱電阻模塊6es7328-7aa10-0aa0 simatic s7-300,前擴展門，用于模塊，允許連接1.3 qmm 或 16 awg wire size，5片裝包括標簽和接線圖（） 西門子熱電阻模塊6es7331-1kf02-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8 ai, 13 bit 分辨率, u/i/電阻/pt100, ni100, ni1000, lg-ni1000, ptc / kty, 66 ms 模塊 update, 1 x 40針 西門子熱電阻模塊6es7331-1kf02-4ab1 simatic s7-300, 擴展模塊 (6es73311kf020ab0) sm 331, 光隔離, 8 ai, 13 位分辨率, u/i/電阻/pt100, ni100, ni1000, lg-ni1000, ptc / kty, 66 ms 模塊更新, 1 x 40 針和simatic s7-300,前連接器 西門子熱電偶模塊6es7331-1kf02-4ab2 simatic s7-300, 擴展模塊 (6es73311kf020ab0) sm 331, 光隔離, 8 ai, 13位分辨率, u/i/電阻/pt100, ni100, ni1000, lg-ni1000, ptc / kty, 66 ms 模塊更新, 1 x 40 針和simatic s7-300, 前連接器 西門子熱電偶模塊6es7331-7hf01-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入sm 331, 電位隔離,8 ai, 14 bit, 0.052ms/通道,電流, 電壓,, 診斷 西門子熱電偶模塊6es7331-7kb02-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 2 ai, 9/12/14位分辨率, u/i/熱電偶/電阻, , 診斷, 1 x 20針, 移除/ w. 背板總線 西門子熱電偶模塊6es7331-7kb02-4ab1 sm331 擴展模塊 (6es733b020ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 2 ai, 9/12/14 位分辨率, u/i/熱電偶/電阻, , 診斷, 1 x 20 針, 移除/ w. 背板總線和simatic s7-300, 前連接器 西門子熱電偶模塊6es7331-7kb02-4ab2 sm331 擴展模塊 (6es733b020ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 2 ai, 9/12/14 位分辨率, u/i/熱電偶/電阻, , 診斷, 1 x 20 針, 移除/ w. 背板總線和 simatic s7-300, 前連接器 西門子熱電偶模塊6es7331-7kf02-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8ai, 分辨率 9/12/14 位, u/i/熱電偶/電阻 , 診斷; 1x20針 移除/ w. 背板總線 西門子熱電偶模塊6es7331-7kf02-4ab1 sm331 擴展模塊 (6es733f020ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8ai, 分辨率 9/12/14 位, u/i/熱電偶/電阻 , 診斷; 1x20針 移除/ w. 背板總線和simatic s7-300, 前連接器(6 西門子熱電偶模塊6es7331-7kf02-4ab2 sm331 擴展模塊 (6es733f020ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8ai, 分辨率 9/12/14位, u/i/熱電偶/電阻 , 診斷; 1x20針 移除/ w. 背板總線和simatic s7-300, 前連接器(6 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7nf00-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8 ae; +/-5/10v, 1-5 v, +/-20ma, 0/4 to 20ma, 16 bit (55 ms), 1 common point(50 v com.), 1 x 40 針 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7nf00-4ab1 sm331 擴展模塊 (6es73317nf000ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8 ae; +/-5/10v, 1-5 v, +/-20ma, 0/4 至 20ma, 16 位 (55 ms), 1 common point(50 v com.), 1 x 40 針和simatic s7-300,前連接器 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7nf00-4ab2 sm331 擴展模塊 (6es73317nf000ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8 ae; +/-5/10v, 1-5 v, +/-20ma, 0/4 至 20ma, 16 位 (55 ms), 1 common point(50 v com.), 1 x 40 針和simatic s7-300, 前連接器 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7nf10-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入sm 331, 光隔離,8 ae; +/-5/10v, 1-5 v, +/-20ma,0/4 至 20ma, 16 位,1 common point 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7pe10-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 個體分離 ac250v, 6 ai 熱電偶, 類型b, e, j, k, l, n, r, s, t 電壓: +/-25mv bis +/-1v 16 位, 50 ms, 1 x 40 針 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7pf01-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離.,2/3/4 線, 8ai, 電阻, pt100/200/1000 ni100/120/200/500/1000, cu10, 根據(jù) gost 附加產(chǎn)品特性 16 (intern 24) 位, 50ms, 1 x 40 針 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7pf01-4ab1 sm331 擴展模塊 (6es73317pf010ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離.,2/3/4 線, 8ai, 電阻, pt100/200/1000 ni100/120/200/500/1000, cu10, 附加特性根據(jù)gost 16 (intern 24) 位, 50ms, 1 x 40 針
“西門子6es7326-1rf00-0ab0”聯(lián)系方式 湖南迪碩自動化設(shè)備有限公司 熊先生（工程師）
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休息一下，向窗外眺望一下?？吹绞裁戳?？看不太清楚的形狀——是建筑物還是樹木？假如你從來沒有見過高樓或者樹木，從來沒有聽說過這些東西，進入視線的可能確實就是令人費解的亂糟糟的東西?，F(xiàn)在你看到的不是那種讓你費解的東西，這是因為你腦子里已經(jīng)有一些模型，這些模型將進入你視線的大量數(shù)據(jù)進行整合，這樣，你馬上就辨認出這些事物了。
現(xiàn)在，復雜的人工系統(tǒng)也遇到了同樣的挑戰(zhàn)。但是，我們這里說到的模型要能夠識別一些多面的、人類所無法感知的模式。隨著它們不斷成功，它們成為預(yù)測賴以依據(jù)的模式。
這的確是行之有效的！現(xiàn)在，西門子正在開發(fā)的這種預(yù)測技術(shù)，能夠驚人地抓拍到未來的一些片段，包括從燃氣輪機到風電場的發(fā)電量、運動模式、系統(tǒng)的維護需求，經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，如原材料價格和股市的走勢等。確實，西門子已經(jīng)通過其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境（senn）學習體系的預(yù)測結(jié)果，決定了在德國購買多少電，在全球范圍內(nèi)采購多少銅。高級研究員hans-georg zimmermann博士認為，“這是同類產(chǎn)品中先進的高維度、非線性建模體系”。正是得益于20多年來將數(shù)學研究、軟件開發(fā)和現(xiàn)實世界應(yīng)用相融合的經(jīng)驗，senn才能夠比其他項目更連貫而且持久地專注于預(yù)測學。
zimmermann曾為預(yù)測學的60多個行業(yè)應(yīng)用奠定了數(shù)學基礎(chǔ)，注冊了22個以保護相關(guān)軟件系統(tǒng)的建筑模型。他還在大學里開辦計量金融學講座，分析為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的基于線性邏輯的預(yù)測系統(tǒng)更具優(yōu)勢?！吧窠?jīng)系統(tǒng)可以應(yīng)對現(xiàn)實世界應(yīng)用問題，不管其內(nèi)在問題是如何非線性或多維度的。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為時間結(jié)構(gòu)建模提供了一個優(yōu)美的框架，”他說。例如，在近期一項研究中，zimmermann的團隊用senn和一個線性模型較量，對16種電氣控制柜的需求做出預(yù)測。兩種系統(tǒng)均對全年每個月電氣控制柜的銷售做出預(yù)測。但是senn考慮了外匯匯率以及自動化系統(tǒng)市場波動等因素。結(jié)論是：senn的平均誤差率僅為23.3%（和實際需求相比）——比線性模式的誤差要少很多，后者的誤差率是52.6%?！斑@種極為精確的需求預(yù)測可以用來優(yōu)化供應(yīng)鏈，降低成本，”zimmermann指出。
senn還能夠用來預(yù)測風電場的發(fā)電量。例如，丹麥的西門子風力公司使用senn預(yù)測一個大型風電場72小時內(nèi)每小時的發(fā)電量。當時，可以參考的天氣預(yù)報信息只是一個粗糙的網(wǎng)格圖，senn用它來預(yù)測當?shù)氐碾娏?yīng)。
“隨著風電等可再生能源在總體能源構(gòu)成中的所占比例不斷上升，” zimmermann說，“不僅要能夠預(yù)測需求，還要預(yù)測供應(yīng)量。預(yù)測很重要，這樣我們才能夠知道什么時候需要啟動備份的燃氣發(fā)電系統(tǒng)?！痹谶@種想法的驅(qū)使下，zimmermann的團隊開發(fā)出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的設(shè)計依據(jù)是影響風力發(fā)電的主要參數(shù)。目標就是創(chuàng)造一種軟件模型，用數(shù)學手段反映現(xiàn)實世界，zimmermann 說。但是他解釋道，初模型并不知道每個參數(shù)的重要性——正是從這里起，從數(shù)據(jù)中學習的能力就開始發(fā)揮了作用。所有系統(tǒng)初都知道一點，根據(jù)訓練階段輸入的數(shù)值，慢慢地，它要計算出一個接近風電場真正發(fā)電量的數(shù)值。
起初，模型計算的結(jié)果和實際數(shù)據(jù)之間的差異很大。但是，慢慢地，學習型運算法則開始不斷修正模型中的不同參數(shù)，這樣預(yù)測就越來越接近實際結(jié)果了。
系統(tǒng)可以在數(shù)以千計的信息往復中衡量錯誤率，它開始得出的只是隨機數(shù)據(jù)，但是系統(tǒng)逐漸就會確定輸入?yún)?shù)的不同權(quán)重組合會導致相應(yīng)的結(jié)果?！熬拖裨谧闱虮荣愔袑W習如何射門一樣，”zimmermann說，“你所知道的就是你要把球射入球門。通過一系列的嘗試和錯誤，在上千種可能影響結(jié)果的組合情況中，機器慢慢學會如何計算?！?
后senn果然正確地預(yù)測出風電場的發(fā)電量。在預(yù)測輪機每天整體電力供應(yīng)水平（根據(jù)標準差計算）時，平均誤差現(xiàn)在已經(jīng)降到7.2%——比強競爭對手的物理學模型要低整整三個百分點。眼下，研究人員還在為光伏電站研發(fā)類似的模型。
量化未知事物。zimmermann團隊同時還為燃氣輪機中氮氧化物（nox）的排放量開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種模型可以用來分析各種輸入變量和輪機的輸出功率的關(guān)系。和預(yù)測風電場發(fā)電量一樣，senn開始只是輸入原始數(shù)據(jù)，并給其指令，讓它慢慢計算輪機的實際輸出功率。然而，當它認識到變量之間的關(guān)系以后，模型的預(yù)測越來越接近真實數(shù)據(jù)，簡直像在復制燃氣輪機的行為。終，模型完全能極為精確地實時預(yù)測輪機的行為。
但是，輪機——或者其他復雜系統(tǒng)——實際涉及到的變量要遠比已知的變量更多。zimmermann指出，“有一些變量是沒法測算的，還有一些是我們根本不知道的?！边@些隱性的變量會使不確定性加大?！翱紤]到這一點，” zimmermann說，“我們已經(jīng)找出了一種解釋不確定性的新答案——即，可見的和隱性的變量之間的互動。”
相比較而言，機械和經(jīng)濟動態(tài)體系中測量不確定性的標準做法就是，把模型的預(yù)測結(jié)果和實際發(fā)生的情況之間的偏差歸結(jié)為風險預(yù)期。其內(nèi)在的假設(shè)就是，過去推導出的不確定性模型要能夠很好地預(yù)測未來的風險。
誰的神經(jīng)單元多？蛔蟲302個 果蠅100,000個 蟑螂1,000,000個 章魚300,000,000個 人類100,000,000,000個 大象200,000,000,000個
“但這并不普遍適用于金融界，包括銅和電的價格，”zimmermann警告說，“這樣的話，不確定性可以從現(xiàn)在不斷向未來擴散，隨著時間的推移，歷史上模型的錯誤會被疊加，這種誤差就會變得越來越大。”相反，根據(jù)zimmermann的方案，由于不會明確地重建隱性系統(tǒng)變量，就可以通過分析不同情形的分布，在一次性預(yù)測中量化不確定性。這樣，不同情形之間波動的范圍就是風險的水平?；诓煌樾危裘糠N情形出現(xiàn)的概率一樣，那么相應(yīng)的概率的平均值計算出的結(jié)果就可以被認為是未來可能的趨勢?！耙虼耸袌鲲L險的特點就是不同情形之間的差異，” zimmermann說。他解釋說，根據(jù)有限的觀察，總會有多種方式能夠?qū)﹄[性變量進行重建，這樣就會導致對未來的預(yù)測出現(xiàn)不同的結(jié)果。
西門子已經(jīng)使用這些方法來決定采購更多的電和銅?！斑@不單純是一個關(guān)于未來的預(yù)測模型，”zimmermann補充道，“這些方法還可以展示出不同的未來情形并對其做出評估。”
今后幾年里，預(yù)測學將會如何發(fā)展呢？顯而易見的是，如果可以參照過去，那我們將得出越來越精確的預(yù)測。zimmermann指出，不僅僅是senn模型的認知每天都在增長，在這些模型越來越能真實反映現(xiàn)實的同時，其研發(fā)者也在從所產(chǎn)生的各種模型中學到了更多東西。
巨大的潛力。除可以預(yù)測能源和原材料的價格，預(yù)測風電場發(fā)電量和輪機功率外，senn的潛力巨大，幾乎可以預(yù)測各種現(xiàn)實應(yīng)用。它能夠輔助做出當代具挑戰(zhàn)性、復雜、昂貴的決策，即，有關(guān)公路、航空、水資源以及電力基礎(chǔ)設(shè)施方面的城市或者區(qū)域性投資決策。senn作為決策支持系統(tǒng)的潛力確實已經(jīng)在西門子得到了驗證，比如在工廠建設(shè)前，它被用來計算并決定不同選址方案的長期優(yōu)勢。
芝加哥商品交易所。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件環(huán)境（senn）幫助西門子選擇優(yōu)秀時機來完成全球范圍內(nèi)大規(guī)模的銅采購
除了這些呢？有關(guān)我們和未來之間關(guān)系的模型正在開發(fā)過程中，在西門子內(nèi)網(wǎng)上以senn預(yù)測服務(wù)器的形式進行展示。這一系統(tǒng)被用于向內(nèi)部客戶介紹senn的潛能。
再過十年，我們或許就可以將senn應(yīng)用程序下載到監(jiān)視器上，來了解我們的家庭、車輛、企業(yè)以及供應(yīng)鏈，對其做出判斷并實現(xiàn)功能優(yōu)化。senn的未來版本甚至還可能給出不同的方案選擇，支持合理的、個性化的營養(yǎng)、醫(yī)療、教育、和理財方式。畢竟，每一個問題都可以在未來的某個角落里找到答案。
“預(yù)測學是一場比賽，”zimmermann說，“比賽的對手是不斷復雜的現(xiàn)實世界和我們通過信息技術(shù)用數(shù)學反映現(xiàn)實的能力。senn模型就是一個例子，二者正在相互趕超。”
arthur f. pease
西門子邏輯輸入模塊6es7322-8bf00-0ab0 simatic s7-300, 數(shù)字輸出sm 322, 光隔離,8數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5 a (1 x 8數(shù)字量輸出),短路保護,診斷 , 20 pi 西門子邏輯輸入模塊6es7323-1bh01-0aa0 simatic s7-300, 數(shù)字模塊sm 323, 光隔離,8 數(shù)字量輸入和8數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5a總電流 2a, 20 針 西門子邏輯輸入模塊6es7323-1bl00-0aa0 simatic s7-300, 數(shù)字 模塊 sm 323, 光隔離, 16 數(shù)字量輸入和16數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5a,總電流 4a, 1x40 針 西門子邏輯輸入模塊6es7323-1bl00-4aa1 sm323 擴展模塊 (6es73231bl000aa0) simatic s7-300, 數(shù)字模塊 sm 323, 光隔離, 16 數(shù)字量輸入和16 數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5a, 總電流 4a, 1x40 針和simatic s7-300,前連接器(6es73921am000aa0) 392 帶有螺釘觸 西門子邏輯輸入模塊6es7323-1bl00-4aa2 sm323 擴展模塊 (6es73231bl000aa0) simatic s7-300, 數(shù)字 模塊 sm 323, 光隔離, 16 di和16數(shù)字量輸出, 24v dc, 0.5a, 總電流 4a, 1x40 針和simatic s7-300, 前連接器 (6es73921bm010aa0) 用于帶有簧觸點 西門子邏輯輸入模塊6es7326-1bk02-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸入 sm 326, f-di 24 x dc 24v, 故障數(shù)字輸入 用于 帶有診斷.的simatic s7 故障, 1 x 40 針 西門子邏輯輸入模塊6es7326-1rf00-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸入 sm 326, 8 di; dc 24v, 防型, 防型故障輸入用于 simatic s7 f , 1 x 40 針 西門子邏輯輸入模塊6es7326-2bf01-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸出 sm 326, 10 do; 24v dc, 2a, 故障數(shù)字輸出 用于帶有診斷和的 simatic s7 f 1 x 40 針
西門子邏輯輸入模塊6es7326-2bf10-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸出 sm326, f-do10 x dc24v/2a pp, 故障數(shù)字輸出 用于帶有診斷,的 simatic s7 f lvv, 1 x 40針 西門子熱電阻模塊6es7326-2bf41-0ab0 simatic s7, 數(shù)字輸出 sm 326, f-do 8 x dc 24v/2a pm 故障數(shù)字輸出 p-m 切換到類別 4 (en954-1), sil 3 (iec 61508) 西門子熱電阻模塊6es7326-2fs00-4ab1 培訓包故障s7-300包含: 1 x sm326 24 f-di 24v 1 x sm326 8 f-do 24v/2a 1 x 分離器模塊選項用于 6es7315-2fh14-4ab1只用于教育目的. 用于學校和機構(gòu)許可證協(xié)議 stamp sig 西門子熱電阻模塊6es7327-1bh00-0ab0 simatic s7-300, 數(shù)字模塊sm 327, 光隔離,8 數(shù)字量輸入和 8 dx, 24v dc, 0.5a20 針, 8dx channelwiseprogra 西門子熱電阻模塊6es7328-0aa00-7aa0 simatic s7-300, 前擴展門用于 32-通道模塊, 允許連接1.3 qmm 或 16 awg wire sizeon a 32 po 西門子熱電阻模塊6es7328-7aa10-0aa0 simatic s7-300,前擴展門，用于模塊，允許連接1.3 qmm 或 16 awg wire size，5片裝包括標簽和接線圖（） 西門子熱電阻模塊6es7331-1kf02-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8 ai, 13 bit 分辨率, u/i/電阻/pt100, ni100, ni1000, lg-ni1000, ptc / kty, 66 ms 模塊 update, 1 x 40針 西門子熱電阻模塊6es7331-1kf02-4ab1 simatic s7-300, 擴展模塊 (6es73311kf020ab0) sm 331, 光隔離, 8 ai, 13 位分辨率, u/i/電阻/pt100, ni100, ni1000, lg-ni1000, ptc / kty, 66 ms 模塊更新, 1 x 40 針和simatic s7-300,前連接器 西門子熱電偶模塊6es7331-1kf02-4ab2 simatic s7-300, 擴展模塊 (6es73311kf020ab0) sm 331, 光隔離, 8 ai, 13位分辨率, u/i/電阻/pt100, ni100, ni1000, lg-ni1000, ptc / kty, 66 ms 模塊更新, 1 x 40 針和simatic s7-300, 前連接器 西門子熱電偶模塊6es7331-7hf01-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入sm 331, 電位隔離,8 ai, 14 bit, 0.052ms/通道,電流, 電壓,, 診斷 西門子熱電偶模塊6es7331-7kb02-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 2 ai, 9/12/14位分辨率, u/i/熱電偶/電阻, , 診斷, 1 x 20針, 移除/ w. 背板總線 西門子熱電偶模塊6es7331-7kb02-4ab1 sm331 擴展模塊 (6es733b020ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 2 ai, 9/12/14 位分辨率, u/i/熱電偶/電阻, , 診斷, 1 x 20 針, 移除/ w. 背板總線和simatic s7-300, 前連接器 西門子熱電偶模塊6es7331-7kb02-4ab2 sm331 擴展模塊 (6es733b020ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 2 ai, 9/12/14 位分辨率, u/i/熱電偶/電阻, , 診斷, 1 x 20 針, 移除/ w. 背板總線和 simatic s7-300, 前連接器 西門子熱電偶模塊6es7331-7kf02-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8ai, 分辨率 9/12/14 位, u/i/熱電偶/電阻 , 診斷; 1x20針 移除/ w. 背板總線 西門子熱電偶模塊6es7331-7kf02-4ab1 sm331 擴展模塊 (6es733f020ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8ai, 分辨率 9/12/14 位, u/i/熱電偶/電阻 , 診斷; 1x20針 移除/ w. 背板總線和simatic s7-300, 前連接器(6 西門子熱電偶模塊6es7331-7kf02-4ab2 sm331 擴展模塊 (6es733f020ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8ai, 分辨率 9/12/14位, u/i/熱電偶/電阻 , 診斷; 1x20針 移除/ w. 背板總線和simatic s7-300, 前連接器(6 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7nf00-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8 ae; +/-5/10v, 1-5 v, +/-20ma, 0/4 to 20ma, 16 bit (55 ms), 1 common point(50 v com.), 1 x 40 針 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7nf00-4ab1 sm331 擴展模塊 (6es73317nf000ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8 ae; +/-5/10v, 1-5 v, +/-20ma, 0/4 至 20ma, 16 位 (55 ms), 1 common point(50 v com.), 1 x 40 針和simatic s7-300,前連接器 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7nf00-4ab2 sm331 擴展模塊 (6es73317nf000ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離, 8 ae; +/-5/10v, 1-5 v, +/-20ma, 0/4 至 20ma, 16 位 (55 ms), 1 common point(50 v com.), 1 x 40 針和simatic s7-300, 前連接器 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7nf10-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入sm 331, 光隔離,8 ae; +/-5/10v, 1-5 v, +/-20ma,0/4 至 20ma, 16 位,1 common point 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7pe10-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 個體分離 ac250v, 6 ai 熱電偶, 類型b, e, j, k, l, n, r, s, t 電壓: +/-25mv bis +/-1v 16 位, 50 ms, 1 x 40 針 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7pf01-0ab0 simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離.,2/3/4 線, 8ai, 電阻, pt100/200/1000 ni100/120/200/500/1000, cu10, 根據(jù) gost 附加產(chǎn)品特性 16 (intern 24) 位, 50ms, 1 x 40 針 數(shù)字量輸出輸入模塊6es7331-7pf01-4ab1 sm331 擴展模塊 (6es73317pf010ab0) simatic s7-300, 邏輯輸入 sm 331, 光隔離.,2/3/4 線, 8ai, 電阻, pt100/200/1000 ni100/120/200/500/1000, cu10, 附加特性根據(jù)gost 16 (intern 24) 位, 50ms, 1 x 40 針
“西門子6es7326-1rf00-0ab0”聯(lián)系方式 湖南迪碩自動化設(shè)備有限公司 熊先生（工程師）
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