简介：

简介：化疗、内分泌治疗、人类表皮生长因子受体2（HER-2）抗体药物治疗或联合治疗通常是乳腺癌患者术后的辅助治疗手段。临床病理学指标是治疗方案选择的依据,但由于没有考虑肿瘤的个体基因学特征,这些指标并不能准确预测患者的预后风险。基于多基因标志物的检测系统已成功应用于乳腺癌患者的预后预测并指导治疗决策,70-基因标志检测系统MammaPrint已被证实可较准确地预测不同类型乳腺癌患者的复发风险和治疗反应。本文就MammaPrint在乳腺癌预后预测中的应用和研究现状作一综述。

简介：摘要:近年来随着我国经济飞速发展，GDP总值也逐渐升高，第一、二三产业发展快速。虽然二三产业的地位愈发提高，影响力逐渐增强，但是农业始终占据着主导地位。自古以来，农业危及着人们的生存状况，只有农业能够稳定发展，社会才能持续稳定和平，人们才能永远安平乐业，国家才能永远富足。目前，我国农业发展良好，种类繁多，种植业、畜牧业、养殖业等出口率位居世界前列，其中，水产养殖业发展尤为迅速。随着水产物种类，数量的增加，水质环境在不断恶化，对水质问题的解决急不可待。而进行水质变化预测预警可以有效的预防水质问题的发生。因此，本文就关于水质预测预警问题展开详细讨论

简介：摘要：本文主要研究建筑配电系统故障诊断与预测方法，旨在提高建筑电力系统的可靠性和稳定性，保障建筑物安全运行。本文首先介绍了建筑配电系统的基本构成和工作原理，然后分析了配电系统可能存在的故障类型及其特征，提出了一种基于数据挖掘技术的故障诊断方法。接着，本文对传统的配电系统故障预测方法进行了总结，并提出了一种基于机器学习的配电系统故障预测方法。最后，本文对两种方法进行了实验验证，并比较了它们的性能和可行性，结果表明本文提出的方法具有较高的准确率和实用性。

简介：摘要：随着现代电力工业的快速发展，电力系统的负荷预测与调度优化成为了研究的热点问题。本文针对电力系统的负荷预测与调度优化进行了深入研究，提出了一种基于数据挖掘和智能优化的负荷预测与调度优化方法。首先，本文阐述了负荷预测的基本原理和预测过程，总结了负荷预测的各种方法和优缺点。然后，本文提出了基于数据挖掘技术的负荷预测模型，该模型利用关联规则挖掘和聚类分析技术对历史负荷数据进行挖掘，得到负荷预测的规则和模式。最后，本文提出了基于智能优化的调度优化模型，该模型利用遗传算法和粒子群优化算法对调度方案进行优化，得到考虑经济性和安全性的优化调度方案。

简介：摘要：电力负荷预测与管理是电力电气系统运行和规划过程中的重要环节。通过准确预测电力负荷，电力系统可以合理安排发电计划、优化能源利用，从而满足社会的用电需求，提高能源利用效率，减少运行成本和环境影响。基于此，本篇文章对电力电气系统的电力负荷预测与管理进行研究，以供参考。

简介：摘要：从古希腊人泰勒斯发现电到第二次科技革命时电的广泛使用，已经时隔了几千年，而从第二次科技革命到现在已经长达几十年之久。在这几十年里，电已经成为了人们生活中不可或缺的一部分，在生产技术方面更是引起了时代的改革。电作为我们生活中主要的动力来源，推动着我们时代的发展。电力负荷预测是电力转运的基础工作之一，更准确的结果能够使供电、运电、用电三方达到更好的协调，这会给电网带来更多的收益，也可以提高设备利用率和有效性，因此研发出使负荷预测结果更精确的算法就显得尤为重要，本文就根据大数据技术和人工智能提高电力系统负荷预测方法精确度进行了研究讨论。

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简介：摘要：新时期，国家层面提出了互联网、大数据、人工智能和实体经济紧密结合的发展战略，在一些行业取得了从未有过的发展。就火电行业来讲，火电厂设备的智能化、智能化成为了火电行业发展的新趋势。电厂体格检查已变成火电集团的重点研究方向。电厂长期运作造成的设备故障是一个缓慢的过程。传统的检测方法没法完成实时监测和预警。依据设备预警模型，对实时数据和存档数据进行分析。当分析测算后的电流值超出预设的偏差和期待值时，会传出设备故障预警，并根据短信或微信推送预警提醒。库房能够依据接到的信息及时提供配件，确保设备的正常运行。这类将大数据、互联网、物联网与在线监控和故障检测技术相结合的方式，能够为电厂设备的健康运作和及时维护提供技术支持。

简介：摘要：双碳战略下，负荷检测方法效率的提升对于建立更优运营模式、保障供电系统安全稳定的经济运行尤为重要，有效的负荷检测将有助于电力系统更安全、稳定的运营，从而促进电力效率控制，进而提高供电运营的经济性与社会效益。本章将简要论述新型动力系统负荷检测的影响因子与对策。

简介：[摘要]近年来，风力发电系统技术得到了更为广泛有效地推广应用。然而有时由于风向、风速大小和其他一些外部影响因素等引起风电负荷不很稳定，就必然缩减发电设备系统的工作寿命，这无疑大大地影响到了其电能质量。

简介：【摘要】工程车故障分析与预测对工程车的日常管理工作具有重要意义。而工程车故障分析与预测系统集合了大数据、统计学等多种科学技术，能够提供大量的统计、预测数据，使该系统能够根据各个因素预测工程车故障，从而采取措施及时对设备系统进行维护，帮助工程车管理部门更好地实现工程车管理工作的前期控制，从而将取得更多的经济效益。

简介：摘要:随着电力市场化改革的逐步推进，以“电力现货市场交易为主，中长期电力交易为辅”的省级电力市场体系已经形成。新能源电站面临长周期、多频次、定期参与电力现货市场交易带来的经济挑战。通过研究电力现货市场的发展现状，研究电力现货市场对新能源企业的影响。从营销组织、管理体制、交易策略、交易辅助手段、碳市场和绿色电力政策、运维模式、成本管控等方面提出对策和建议。

简介：摘要：在电力系统的运行管理中，电力负荷预测是一项关键内容，只有确保电力负荷预测的及时性和准确性，才可以实现电力资源的科学调配，避免超负荷停电故障等情况的发生。而在电力负荷预测系统的具体设计中，数据挖掘技术所发挥的作用至关重要。为实现此项技术优势的充分发挥，本文特以此技术为基础，对电力负荷预测系统的主要设计策略进行分析。希望通过本次的分析，可以为电力负荷预测效果的提升提供科学参考。

简介：摘要：时间序列预测是一个备受关注的研究领域，旨在根据以前观察到的趋势分量，使用最佳模型来预测未来的趋势分量。由于电力负荷预测被认为是时间序列预测范式的一部分，所以可以根据电力系统负荷预测的要求进行时间序列预测研究分析。

简介：摘要：双碳战略下，负荷检测方法效率的提升对于建立更优运营模式、保障供电系统安全稳定的经济运行尤为重要，有效的负荷检测将有助于电力系统更安全、稳定的运营，从而促进电力效率控制，进而提高供电运营的经济性与社会效益。本章将简要论述新型动力系统负荷检测的影响因子与对策。

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简介：摘要：本研究旨在探讨基于机器学习的机电系统故障预测与诊断方法。对机电系统常见故障进行特征提取与数据采集，并介绍了传感器数据采集、预处理与特征选择方法。随后，综述了监督学习和无监督学习等机器学习算法在故障预测与诊断中的应用，以及深度学习算法的潜在优势。讨论了基于机器学习的机电系统故障预测模型的建立、训练与性能评估方法。探讨了机器学习在机电系统故障预测与诊断领域的挑战和未来发展方向。通过对基于机器学习的机电系统故障预测与诊断方法的研究与探索，本研究旨在为提高机电系统故障诊断的准确性和效率，促进智能化维护与管理提供理论指导和应用参考。

简介：摘要：本研究旨在探索机器学习技术在电梯预测性维护中的应用。随着城市化的加速，电梯作为现代建筑中不可或缺的部分，其安全和效率的保障显得尤为重要。传统的电梯维护方法往往依赖于定期检查或故障响应，这不仅耗时且效率低下，而且无法预防突发故障。针对这一问题，本研究采用了随机森林（RF）和长短期记忆网络（LSTM）两种机器学习模型，以从电梯运行数据中提取有用信息，并预测潜在的维护需求。通过这种方法，期望实现对电梯故障的早期识别和预防，优化维护资源的分配，从而提高电梯系统的运行效率和安全性。