
n. [電] 自耦變壓器
In addition to being immune to tube unbalance, an autoformer approach can be used.
不僅能免于導緻膽管不平衡,而且還可以使用自耦變壓器。
n.|variac/compensator;[電]自耦變壓器
Autoformer是一個複合詞,在不同領域中有差異化含義,主要可拆分為以下兩種專業解釋:
一、電子工程領域的自耦變壓器 在電氣工程中,Autoformer特指自耦變壓器(Autotransformer),這是一種特殊結構的變壓器。其繞組采用單線圈設計,通過抽頭方式實現輸入輸出端共用部分線圈,電壓變換公式可表示為: $$ frac{V_1}{V_2} = frac{N_1}{N_2} $$ 其中$N_1$為總匝數,$N_2$為共用部分匝數。相較于隔離變壓器,自耦變壓器具有體積小、成本低的優勢,常見于電力系統電壓調節和實驗室設備。根據IEEE C57.12.01标準,自耦變壓器的額定容量計算需考慮繞組公共部分的電流承載能力。
二、機器學習中的時序預測模型 在人工智能領域,Autoformer是由清華大學與微軟亞洲研究院聯合提出的新型時間序列預測模型。該模型創新性地将序列分解機制與自相關注意力結合,通過自適應提取時間序列的周期性和趨勢特征,解決了傳統Transformer在長時序預測中存在的計算複雜度高、信息稀釋等問題。其核心算法在電力負荷預測和氣象數據分析場景中展現出優于Prophet、LSTM等模型的預測精度,相關成果發表于NeurIPS 2021會議論文《Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting》。
“Autoformer”一詞在不同領域有不同含義,需結合上下文理解:
電氣工程領域
指“自耦變壓器”(auto-transformer),是一種繞組部分共用的變壓器,通過單一線圈實現電壓調節,常用于電力系統或電子設備中。
例句:使用自耦變壓器做輸出變壓器也是可行的。
機器學習領域
指一種改進的Transformer模型架構,主要用于長時序列預測任務,其核心創新包括:
其他信息
提示:若涉及技術文檔,需根據具體語境判斷指代方向。例如在電力文獻中多指變壓器,而在AI論文中多指時序預測模型。
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