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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. 相似文献
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功能完善的地质工程监测系统在水电工程、环境工程及露天采矿工程等等中的重要性己日益显露出来。为此, 本文提出了地质工程监测信息系统的构想, 并从开发方法选择、功能需求分析、系统设计特征及系统开发实施四个主要方面, 对地质工程监测信息系统开发中若干重要问题进行了探讨。 相似文献
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根据我国固定资产投资对经济发展影响区域性差异,以省级面板数据为基础建立回归模型,分析了不同地区的固定资产投资对经济发展作用效果的大小和差异.结果表明,固定资产投资是我国经济发展的主要驱动力,具体而言,固定资产投资对经济发展影响最大的地区是北京和上海,其次是重庆、内蒙古、吉林,再次是四川、西藏以及大部分东部沿海地区,然后是广大的中西部地区,最后是河北、黑龙江、海南以及西北部的一些地区.因此,固定投资效果与经济发展水平存在一定关系. 相似文献
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