基于Chebyshev多项式的神经网络中长期负荷预测研究

高精度负荷预测在提高电力系统的安全性和经济性方面有着极其重要的意义,而现有的负荷预测方法因参数有限,难以完全反映其内在规律,因而导致预测结果不够准确.为此提出了一种基于Chebyshev多项式神经网络模型的预测方法.该方法使用递推最小二乘法训练神经网络权值系数,以获得高精度的参数估计,从而实现Chebyshev多项式神经网络模型对负荷量的最优拟合,再利用训练好的Chebyshev多项式神经网络模型实现中长期负荷预测.研究结果表明,该方法能较好模拟负荷变化规律,有效提高了负荷预测精度,在电力系统负荷预测中有较大的应用价值.     

具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛(英文)

本文研究了具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛,通过运用Lyapunov函数、随机分析技巧和推广了的Halanay不等式,得到了上述模型为弱收敛的充分性条件,并且我们揭示了对上述递归神经网络模型所确定的segment过程的转移概率的极限分布是此模型的解过程的唯一的遍历不变概率测度.此外,我们还给出了例子和数值模拟来说明我们结论的正确性.     

广东省能源需求预测模型构建及实证分析

为了对广东省的能源需求进行准确的预测,首先分析了影响广东省能源需求的各种因素,构建了预测指标体系.在此基础上,针对能源系统非线性等复杂系统特征,结合粒子群算法和BP神经网络的优点,构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型,并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维,以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真,并对2014-2018年的能源需求量进行预测,理论分析和实证研究表明,该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征,预测结果较为准确合理.     

基于布谷鸟算法与BP神经网络的煤灰变形温度预测

以120种煤样为数据基础,采用布谷鸟算法(CS)优化BP(Back Propagation)神经网络,建立了CSBP模型对单煤、煤掺添加剂和配煤等3类样本的煤灰变形温度(DT)样本进行预测。模型以煤灰化学成分及其组合参数等13个变量作为输入量,以变形温度(DT)作为输出量。CSBP模型预测结果与BP神经网络模型预测结果进行对比发现,无论是单煤、煤掺添加剂还是配煤,CSBP模型较BP模型对煤灰变形温度(DT)的预测都更加精准,平均相对误差分别达到了3.11%、4.08%和4.22%。另外,对比3类样本预测结果发现,无论是CSBP模型还是BP模型,相比单煤预测而言,煤掺添加剂及配煤的预测误差都有明显的增加。     

聚合物流变学课程教学探讨北大核心CSCD

聚合物流变学是一门具有鲜明交叉学科特点的专业基础课,对高分子物理与高分子成型加工课程的学习起到了承上启下的作用,在完善高分子材料与工程专业本科教学体系中不可或缺。根据本校本专业设置的学科特点,本文主要探讨了在教学过程中课程目标的定位,以此为根据选择与本科生程度相宜的教材和授课参考资料,并优化和调整教学内容和结构,探索多样化的课堂教学方法和手段,达到改善聚合物流变学课程教学效果和提高教学质量的目的。     

基于Ⅰ-Monte Carlo的飞机研制费用风险建模与实证分析北大核心

随着信息化技术在武器装备系统中所占比重的扩大,武器装备系统复杂性急剧增加,装备研制与使用保障费用逐年升高,费用分配不合理和使用率低下等问题越来越严重.飞机作为特殊的复杂装备,费用问题更为严峻.因此,对飞机研制费用风险进行研究,进而为有效提高飞机作战性能、严格控制费用增长提供理论支撑具有重大意义.基于蒙特卡洛在费用风险分析方面的适用性及传统蒙特卡洛的不足,提出了利用基于风险驱动理论的改进蒙特卡洛处理飞机研制费用的风险建模.并以飞机结构件某单位机翼研制项目为例,利用@risk软件进行了费用风险的改进蒙特卡罗建模与分析,对改进方法的合理性和有效性进行了验证.     

In2BP3O12:Cr3+宽带近红外荧光粉的发光性能及应用研究※

近红外光谱技术在安防监控、食品检测、生物成像、农业等领域具有重要应用价值, 而开发出紧凑高效的近红外光源是其大规模商业应用的前提. 荧光粉转换型近红外发光二极管(light emitting diodes, LED)光源具有结构紧凑、成本低、使用寿命长、发射光谱可调等优点, 因此近些年受到广泛关注, 其关键就在于开发出能被蓝光有效激发的高性能近红外荧光粉. 本工作利用高温固相法制备了一种新型宽带近红外荧光粉In₂BP₃O₁₂:Cr³⁺, 在480 nm激发下, 荧光粉发射峰值位于950 nm, 光谱覆盖了750~1350 nm范围, 半峰宽达到210 nm. 采用该荧光粉与商用蓝光InGaN LED芯片封装, 获得了具有宽带发射的近红外LED光源, 在60 mA的驱动电流下, 近红外光辐射功率为5 mW. 当采用该光源照射人的手掌, 用近红外电感耦合器(charge coupled device, CCD)相机能够对手掌中的血管进行清晰的成像. 上述结果表明该近红外荧光粉可用于制备基于蓝光芯片的宽带近红外LED光源, 并在生物医学等领域具有潜在应用前景.     

基于雨课堂和BOPPPS改进模型的教学设计——以大学化学课程为例

在高等学校专业课程教学中融入思政教育教学的理念,是以"立德树人"为教育根本任务的基本要求。结合结构化学课程特点和教学内容,以"培养学生的哲学观和科学观、培养学生民族自豪感和自信心"的目标为切入点,提出结构化学教学中思政元素的融入策略,发挥结构化学课程的"育德功能",实现知识传授和价值引领的有机统一。     

基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络的近红外模型转移方法研究

该文提出了一种基于麻雀搜索算法结合深度前馈神经网络（SSA－DFN）的近红外光谱模型转移方法。使用深度前馈神经网络拟合不同仪器采集到的光谱之间的非线性函数映射,并将麻雀搜索算法用于网络各层连接权值和阈值的初始化,通过种群中个体位置的迭代更新,求得连接权值和阈值的最优初始值;通过多次调整深度前馈神经网络模型的超参数,使网络拟合效果趋于最优,最终确定转移函数。为验证方法的有效性,分别从烟叶近红外光谱谱图、主成分投影和预测结果的角度,将SSA－DFN方法与分段直接校正算法（PDS）、典型相关性分析算法（CCA）转移前后的效果进行了对比。结果表明SSA－DFN方法转移后的从机光谱与原主机光谱重合度最高,转移后主、从机总糖、烟碱含量的预测结果差异不显著,预测平均误差从8.32%、9.15%分别降至4.65%、4.82%,预测均方根误差（RMSEP）和决定系数（R2）等指标均优于PDS和CCA,取得了最佳的转移效果,可满足企业需求。结果表明该方法是一种有效的模型转移方法。     

利用高吸水树脂优化3个中学化学实验*

尝试利用高吸水树脂对“酸碱中和反应、碳酸钠和碳酸氢钠分别与稀盐酸反应、探究分子运动现象”这3个实验进行创新改进,充分利用了高吸水树脂特殊的结构作用,使3个实验的现象更加显著。改进实验操作简便,高效简洁,值得推广到一线化学课堂的演示实验或学生分组实验。