神经网络在原油期货价格预测中的应用

为了提高原油期货价格预测的准确性,分析了原油期货价格时间序列的特点和规律,采用一种改进的BP神经网络建立时间序列预测模型,对布伦特原油期货价格进行了预测研究.结果表明BP神经网络具有良好的自组织性和自适应性,有很强的学习能力和抗干扰能力,用BP神经网络对原油期货价格进行预测是行之有效的.     

时间序列分析在我国财政收入预测中的应用

介绍求和自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)的建模方法及SAS实现.将ARIMA模型应用于我国财政收入的分析与预测,结果表明ARIMA是一种短期预测精度较高的预测模型.     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

兴澄特钢主要工序电耗和能耗研究

对兴澄特钢的一些主要工序:烧结、炼铁、炼钢和轧钢的能源物质消耗和耗能工质消耗数据进行收集、整理、分析,基于相同的统计和计算方法,得到生产每吨产品的工序电耗、能耗以及折算的全流程吨钢电耗、能耗值.特炼分厂电炉炼钢年产量2002年为79.18万t,2004年为91.60万t,增长15.69%;电炉吨钢冶炼电耗由340.20kW·h·t-1降至166.30kW·h·t-1,降幅51.12%;而全流程吨钢能耗由289.51kgce·t-1上升到615.44kgce·t-1,增长1.13倍.     

基于改进K-Means++分时电量聚类与行业用电行为分析

由于能源互联网中分时电量分布不仅为分时电价的制定提供依据还代表着用户的用电意识,提出改进K-Means++的聚类算法与典型用户筛选模型对分时电量进行挖掘。首先对K-Means++进行改进,利用模拟退火算法(simulated annealing, SA)与中位数阈值分割自动确定聚类初始质心与聚类数,弗雷歇与欧式距离的加权复合作为相似性的度量,权值由信息熵与层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)确定。然后对分时电量进行聚类,从每簇聚类结果中依据典型用户筛选模型筛选典型用户,得到3种用电类型,最后从主要用电类型与用电类型转变的角度对行业用电行为分析,得到不同行业相同的用电行为。有助于供电侧初步掌控区域性行业用电群体的用电特征,为精细有序的用电管理做准备。     

ANFIS在水电站地下厂房围岩变形预测中应用

针对目前应用人工神经网络(ANN)方法预测地下洞室围岩变形时间序列的缺陷,提出一种将神经元网络和模糊逻辑有机结合的新型模糊推理系统——ANFIS(adaptive-network-based fuzzy inference systems),该系统采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法分别调整前提参数和结论参数,充分地利用了神经网络的学习能力和模糊逻辑的表达能力,实现了回归模型的自适应调整.通过龙滩电站的实例应用可以发现,ANFIS预测系统较传统ANN方法具有简单、快速以及预测精度高等特点.     

江苏省城市用水预测研究

运用联合国法和消费水平法分别预测出江苏省不同水平年城镇化水平,分析确定了江苏省不同水平年设区城市人口的数量;分别用分项预测法和城市人均综合用水定额法预测不同水平年城市用水量,两者结果非常接近,可采用人均综合用水量预测结果作为不同水平年的城市用水量,用分项预测成果分析各类用水的比重;针对城市用水预测结果,提出了保障江苏省设区城市用水的开源节流建议.     

电子商务时代物流业能源消费研究

基于时间序列模型,研究了中国物流业能源消费问题.研究结果显示：物流业的能源消费增速较快,在承担大量货运业务的同时也消费了大量的能源;物流业能源消费、进出口贸易、物流业发展水平之间存在协整关系,后两者对物流业能源消费的影响较大且显著,从Granger因果关系来看,进出口贸易不是而物流业发展水平才是物流业能源消费的Granger原因;在电子商务时代,内需消费得到了拉动,但也略微拉大了物流业的能源消费.建议各地方政府合理规划交通运输设施建设,努力扩大外贸依存度,改善物流业的能源利用效率.     

山东省电力发展SEA指标体系的建立

战略环境评价是环境影响评价在战略层次上的应用,是从战略的源头控制环境问题产生的有效手段,而建立战略环境评价指标体系是开展战略环境评价的前提.通过分析战略环境评价指标体系的内容、类型、设置原则和筛选过程并结合山东省电力工业发展现状,在DSR的框架下,按照指标的物理属性,建立了山东省电力发展战略环境评价的指标体系.该指标体系具有简明、综合、代表性和可比性强等特点,能够充分反映山东省电力发展对社会、经济和环境复杂统的影响.     

对河北省软件产业发展及我国电力信息化商机的思考

软件是信息社会的灵魂,是国民经济信息化的基础,软件产业是信息产业的核心,是国际竞争的焦点和战略的制高点。未来五到十年是我国软件产业发展的关键时期。河北省紧邻北京,位于大北京经济圈,具有诸多优势,成为我国软件大省和强省是完全可能的。本文介绍了我国电力信息化的现状和热点研究领域。鉴于保定市在电力信息化方面的基础和优势,建议省政府重视当前我国电力信息化产业的巨大商机。     

智能仪表的低功耗设计

在生产、科研、国防等许多重要领域，智能仪表正在迅速取代传统仪表．单片机是智能仪表的核心，在一定意义上讲，智能仪表就是一个单片机应用系统．低功耗是智能仪表的关键技术之一．结合单片机技术及其他相关技术的新进展，研究了智能仪表的实用低功耗技术．对智能仪表的低功耗设计具有较好的指导作用．     

基于Android手机的智能电耗分析系统

剖析了Android应用程序架构,在分析电动力车用户需求的基础上进行了智能电耗分析系统i-erecord设计,探究相关模块的关键技术,实现了基于Android手机平台的智能电耗分析系统,以帮助用户如何驾驶才能节约用电。     

基于自组织方法的成都市居民生活用水量的预测和分析

基于成都市1981－1996年间居民生活用水量及相关因素的实际数据，采用自组织方法对居民生活用水量进行了分析，然后，运用不同的预测方法进行了比较。经实际样本检验表明：自组织方法具有较强的建模能力和较好的预测效果。最后，采用自组织方法预测了成都市2001－2005年的居民生活用水量。