学科分类
/ 1
14 个结果
  • 简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).

  • 标签: 短期家庭电力需求预测 单变量 长短期记忆循环神经网络 深度学习
  • 简介:短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机(SVM)的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.

  • 标签: 光伏发电 短期功率预测 Stacking算法 Kmeans算法 支持向量机
  • 简介:马尔科夫预测模型具有"无后效性",即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

  • 标签: 马尔科夫链 状态转移概率 二次指数平滑法 销售预测
  • 简介:针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法(PSO)优化支持向量回归模型(SVR)并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

  • 标签: 隧道沉降 回归预测 灰色理论 时间序列
  • 简介:基于傅里叶变换中红外光谱技术(FTIR),结合改进型偏最小二乘回归法(MPLS),建立豆奶中的快速预测方法。结果表明选取有效波段,不使用散射校正,使用导数和平滑校正光谱基线漂移后定标效果最好,各指标的预测值与实测值相关性良好,脂肪(Fat)、蛋白质(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)预测标准偏差(SEP)分别为0.061、0.039、0.039、0.047;预测相关系数(RSQ)分别为:0.98、0.99、0.99、0.99。该方法可应用于豆奶中脂肪(Fat)、蛋白(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)含量的快速分析检测。

  • 标签: 傅里叶变换中红外光谱技术 豆奶 偏最小二乘回归法
  • 简介:高温蠕变是影响金属结构失效的主要原因之一,而对金属材料高温蠕变寿命的评价则是工业安全生产的重要组成部分.文章介绍三类常用的蠕变寿命评价方法:持久强度实验外推法,微观组织分析法,超声波测定法,并对其原理、表征参数、国内外的研究进展、优缺点等方面进行了总结,认为综合运用这三类方法对高温蠕变状态评价及剩余寿命预测是当前采用的主要方式.最后,通过分析与比较,指出了非线性超声技术具有灵敏度高、在线无损检测等优点,是高温蠕变评价未来发展的重要方向.

  • 标签: 高温蠕变 剩余寿命评价方法 非线性超声
  • 简介:利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel.

  • 标签: ZERNIKE矩 边缘检测 特征图像 边缘评价 小模数齿轮
  • 简介:人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

  • 标签: 深度学习 清晰度评价 图像分类 视频监控
  • 简介:循环经济模式是现代社会提倡的发展模式,地区循环经济的现状评价是循环经济研究的重要内容之一.本文基于现有的循环经济评价,以浙江省作为研究案例,采用了熵值法设定了该指标体系的权重,并建立循环经济效率评价模型,构建浙江省循环经济评价指标体系.通过对2013年浙江省的循环经济实证评价,对省域各地区环境效益、资源效益、经济效益进行分类评价,主要结论有:在三种效益中,浙江省环境效益最差,资源效益中等,经济效益最优;其中经济效益最优的是杭州,环境效益最优的是绍兴,资源效益最优的是温州;杭州、温州地区的循环经济效率较高.

  • 标签: 循环经济 评价体系 熵值法
  • 简介:国际合作论文是国际间开展合作的主要产出之一,对合作论文进行分析是开展机构间国际合作研究的主要途径.基于SCI国际合作论文数据,应用文献计量分析等方法,从中国计量科学研究院国际科研合作规模、与国内外机构联合开展国际科研合作的现状、合作成果的影响力等角度,分析评价了20002017年间,中国计量科学研究院的国际科研合作论文的特征和变化趋势,并对该院在经济、科技创新全球化背景下,如何有针对性的布局和开展国际科研合作及推动计量领域自主创新,提出了意见及建议.

  • 标签: 计量学 文献计量学 国际计量合作 国际科研合作 合作规模 合作影响力
  • 简介:采用气相色谱法对番茄中联苯菊酯残留量进行测定,依据测量不确定度评定规程,建立测量不确定度的数学模型,进而对整个测量过程中不确定度展开系统性评价.结果表明,当联苯菊酯残留量测定质量分数为0.095mg/kg时,其扩展不确定度为0.0035mg/kg(P=95%,K=2),测量结果为(0.095±0.004)mg/kg,其中标准液的配置、提取液体积、重复性实验引入的不确定度是联苯菊酯测量不确定度的主要贡献因子.

  • 标签: 番茄联苯菊酯 农药残留 测量不确定度评价
  • 简介:通过对山仔水库水体中藻类数量、种群结构、叶绿素-a含量及一些水质理化因子的分析,结果表明(1)藻类的生长呈现季节性的变化,叶绿素-a含量与水环境中藻类的数量、氨氮、pH值、高锰酸盐指数显著相关;(2)该水已富营养化;(3)富营养化对水处理造成不利影响.

  • 标签: 藻类 叶绿素-A 相关性 富营养化
  • 简介:论述了聚乙二醇(PEG)20M、邻苯二甲酸二壬酯(DNP)+Tween60(80)混合柱和402柱的构成及特点,以求在分析工作中正确地选用。

  • 标签: PEG20M DNP+Tween60(80) 402 色谱柱
  • 简介:目的:评价毛细管气相色谱测定室内空气中苯系物的分析误差。方法:对空白溶液、0.1c标准溶液、空气样品、加标空气样品,采用精密度和偏性质量控制程序进行质控试验。结果:4种试样的批内批问变异分析(F〈F0.05),4种试样的总标准差(st)均小于其各自浓度的5%(w),准确度的置信限R/d为0.97。结论:证实了用该方法测室内空气中苯系物是可行的。

  • 标签: 室内空气 苯系物 误差预评价