简介：对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合(PSO-LSSVM)的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。

简介：本文通过数值模拟的方法,初步模拟研究了亚马逊河流域生态系统碳循环特征及其对气候变化的可能影响.结果表明,亚马逊河流域陆地生态系统总体上具有降低大气CO2浓度,调节温室效应的作用.其CO2各通量都存在明显的时空变化.最大和最小中心位置随季节的变化而有明显的南北摆动.陆地生态系统CO2净通量随降水增加而增加,说明陆地生态系统调节温室效应的能力随降水增加而加强.但当降水超过一定量时,CO2净通量便不再明显的随降水增加而增加,表明热带雨林区陆地生态系统调节温室效应的能力不会随降水增加而持续增强.其CO2各通量随气温变化呈现波动状态,特别是当气温约高于25.7℃时,陆地生态系统CO2净通量随气温升高而呈减少的趋势,这一变化特征有着重要的科学价值.它表明当温室效应达到一定程度时,亚马逊河流域陆地生态系统可能会加剧全球气候的增暖趋势.亚马逊河流域陆地生态系统生理过程与气候变化的相互作用过程,与全球平均结果以及其它地区的结果不一致,表明亚马逊河流域热带雨林生态系统的生物-地球化学反馈过程有其特殊之处.