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张海宁  王松  郑征  夏旻 《应用声学》2017,25(12):271-274
电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据。电力负荷时间序列有着明显的周期性特征。传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究,而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析,影响了预测的准确性。针对电力负荷时间序列的周期性特征,提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测。该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征,提高了预测的精度。仿真采用EUNITE Network的公开负荷数据进行算法性能的测试,并与一些主流的电力负荷预测算法:BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模型做比较。仿真结果表明,周期性截断的灰色系统负荷预测的归一化均方误差和绝对平均误差是最小的。周期性截断的灰色系统为电力系统负荷预测提供了一种新的有效方法。  相似文献   
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静风荷载作用下大跨度钢拱桥施工稳定性的参数研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
随着钢拱桥跨径的不断增大,钢拱桥在静风荷载作用下的施工稳定性问题已引起了人们的广泛重视。本文以上海在建的主跨550m的中承式钢拱桥为例,采用几何和材科非线性分析法详细分析了大跨度钢拱桥在两个不同施工阶段下的静风稳定性。结果表明,拱肋最初合拢状态是拱桥施工过程中最不利的状态。最后,详细探讨影响大跨度钢拱桥施工过程中静风稳定性的主要参数。  相似文献   
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