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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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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. 相似文献
75.
Jun-ying Weng Ting-ting Zhou Ying-hui Zhang 《化学物理学报(中文版)》2014,(3):285-290
Theoretical study on the supramolecular complexes formed between boron-doped het- erofullerene (C59B) and zinc porphine (ZnF), namely C59B-ZnP and its anion species C59B-ZnP, was performed by density functional theory calculation at wB97XD/6-31G(d) level. Strong interaction between porphyrin and heterofullerene moiety was predicted for these complexes based on geometry and electronic structure analysis. Especially, pseudobonding interaction occurring between the B atom of fullerene and the N atom of porphyrin was predicted to occur in C59B-ZnP complex, but be broken in C59B-ZnP complex. Time-dependent density functional theory calculation manifests the redshift of electron absorption for ZnP upon the interaction with heterofullerene. 相似文献
76.
该文在免疫遗传算法(IGA)的基础上,提出一种改进免疫遗传算法(iIGA)用于近红外光谱波长变量的选择。该算法舍去了原算法中固定抗体相似度阈值的思想,取而代之的是抗体相似度阈值自适应,同时引入精英保留策略和贪心算法思想,使得算法朝着正确的方向进行局部性探优。将该算法在玉米的淀粉和蛋白质含量数据集上进行实验测试,建立偏最小二乘(PLS)分析模型,并与IGA、遗传算法(GA)以及全谱方法进行了对比。结果表明,在玉米淀粉含量的预测上,iIGA相较于原IGA算法,预测集均方根误差(RMSEP)从0.312 0降至0.298 0,预测集预测精度提升4.5%;在玉米蛋白质含量的预测上,RMSEP从0.124 4降至0.110 3,预测集预测精度提升11.3%。分别对预测淀粉和蛋白质模型的RMSEP值进行显著性检验,F值分别为165.22和182.05,P值分别为9.5 × 10-23和4.5 × 10-24,P值均小于0.05,因此,iIGA能显著提升模型预测精度。 相似文献
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78.
报道了一个基于键能数据预测反应途径的可编程算法.运用该算法,成功预测了F2+CH3Cl气相反应的最优产物(CF4)和对应的反应途径.提供了一个启示性的化学经验2.0 的例子,并可能开启大数据时代下的大规模反应途径预测的大门. 相似文献
79.
目的 探讨右半结肠癌行完全结肠系膜切除术(CME)清扫肠系膜根部淋巴结的临床疗效。方法 以2010年12月
至2012 年12 月行CME 的57 例右半结肠癌患者作为观察组,同期接受传统结肠癌根治术的99 例右半结肠癌患者作为对照组,对两组患者的淋巴结清扫数量、平均出血量、手术时间、住院时间、术后排气、排便时间、手术并发症、2年局部复发率及生存率等情况进行比较,初步评价CME 清扫肠系膜根部淋巴结的临床效果。结果 CME 组与对照组总淋巴结清扫数量分别为(22.6±2.8)、(14.6±2.7)枚,CME 组淋巴结清扫数量明显多于对照组(P<0.05);CME 组平均出血量为(167.4±20.8)ml,对照组为(205.4±19.3)ml,CME 组出血量少于对照组(P<0.05);两组的手术时间、住院时间、术后排气、排便时间比较差异均无统计学意义(均P>0.05);CME 组手术并发症发生率与对照组比较差异无统计学意义(P >0.05);Ⅲ期患者CME 组2 年局部复发率38.2%、生存率88.2%,对照组分别为64.8%和68.5%,两组差异有统计学意义(均P<0.05)。结论 右半结肠癌患者采用CME 清扫肠系膜根部
淋巴结是安全和有效的。 相似文献
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针对高速列车车轮踏面磨耗单一模型无法对各种复杂工况下列车车轮踏面磨耗进行定量计算的问题, 提出一种基于恒等映射多层极限学习机的高速列车车轮踏面磨耗测量方法. 首先将恒等映射引入到多层极限学习机中, 提出一种基于恒等映射的多层极限学习机模型(identity multilayer extreme learning machine, I-ML-ELM), 采用机器学习公共数据集对该模型进行性能验证, 数值结果表明I-ML-ELM模型具有较好的准确性与泛化性; 然后基于车辆-轨道耦合动力学理论建立高速列车的车辆-轨道耦合动力学模型, 模拟列车运行的不同工况, 观测和分析高速列车的车轮踏面磨耗情况, 并通过I-ML-ELM预测模型对高速列车车轮踏面磨耗量进行学习及预测; 最后应用高速列车车轮踏面磨耗的实际测量值对I-ML-ELM预测模型进行进一步的验证, 结果表明: I-ML-ELM预测模型的各项性能参数指标在整体上优于以下五种网络: ELM, FLN, ML-ELM, ML-KELM和DLSFLN, 通过高速列车线路实测数据的进一步验证表明, 本文提出的基于I-ML-ELM的高速列车车轮踏面磨耗预测模型能较好地反映不同参数对高速列车车轮踏面磨耗值的影响规律. 相似文献