基于数据驱动理念的电力日负荷曲线预测方法研究

针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相关性分析,以此确定对负荷影响较密切的因素,随后建立分类器得到各主要影响因素与各负荷类别之间的关系为后续预测模型奠定基础。对预处理后得到的不同类型的负荷数据采用最小二乘支持向量机方法建立不同的负荷预测模型。以南方某发达城市2008年的负荷数据作为算例验证数据,将本文所提负荷预测方法所得结果与未经数据预处理的负荷预测方法所得结果进行比较,结果表明本文提出的方法得到的预测结果精度较传统方法提高约6%。     

基于局部特征的青年女性腿部形态分类

为提高女性裤装的合体性与舒适性,采用三维测量法、图像测量法及手工测量法相结合的方式,对236名18~25岁的青年女性腿部形态进行测量,获取20个相关特征变量;通过主成分因子分析得到影响腿部形态的主要特征因子,通过聚类分析得到青年女性腿部形态的分类结果;最后结合膝曲角的正负归纳出各类腿部形态的辨别规则并进行辨别验证。研究得出:影响腿部形态的主要特征因子有水平围度因子、长度因子、小腿围度差因子、腿部曲度因子、腿部轮廓因子和大腿围度差因子;人体腿部形态可分成圆体型、稍扁体型和扁体型3类;以大腿宽厚比、大腿根围膝围比、大小腿长比及膝曲角4个变量建立腿部形态分类规则。     

我国天然气探明未开发储量评价及发展对策建议

我国天然气探明未开发储量在全国已探明气田储量中占比超1/3，加快未开发储量的动用可促进天然气进一步上产稳产。基于我国天然气探明未开发储量的分布、特点及未动用的原因分析，建立了探明未开发储量分类评价方法、标准及流程，并进行了分类评价。我国天然气探明未开发储量以低渗透—特低渗透和碳酸盐岩非均质气藏储量为主，集中分布在四川、鄂尔多斯、塔里木盆地。未开发储量中，近期可动用储量占27.4%，难动用储量占58.4%，待核销储量占14.2%。我国难动用储量规模较大，在目前体制机制、技术经济及政策条件下无法动用，为此，从油气企业体制机制改革、管理与技术创新、国家政策等方面提出了加快我国难动用储量开发的具体举措与政策建议。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

基于深度卷积神经网络的γ光子图像分类识别研究

通过对正电子探测成像技术获得的γ光子图像进行分类识别,有利于后续有针对性地快速获取图像所包含的有效信息。在MatConvNet上利用迁移学习的方法搭建深度卷积神经网络,通过对其参数的调整进一步提高网络分类识别的性能。为了验证网络性能,设计了10组不同形状的管材模型,利用仿真得到的扫描时间为1s的γ光子图像样本集对网络进行训练后,将其应用于扫描时间为0.1 s的γ光子图像样本进行分类识别,发现分类准确率在图像质量偏差、扫描时间为0.1 s的γ光子图像样本上仍然达到了94.72%。可见所搭建的深度卷积神经网络对γ光子图像具有很好的分类识别性能。     

基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类研究

针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。     

蓝莓溃疡病生防链霉菌CX3的抑菌效果及其鉴定

[目的]为了明确从吉林省长白山保护区池西保护站马鞍山云杉人工林林下土壤分离,所获得1株拮抗菌株(编号记为CX3)的生防效果及分类地位。[方法]分别采用平板对峙法和杯碟法测定该菌株活菌及其发酵液的抑菌活性和抑菌谱;并通过形态学、生理生化特征、16S rRNA序列分析等方法研究了其分类地位。[结果]该菌株对13种供试植物病原菌均有抑制作用,抑菌谱广,其中对蓝莓溃疡病菌有极强的抑制作用,抑菌带达25.91 mm,发酵液的抑菌圈直径达31.73 mm;根据其菌株形态、生理生化特性、16S rRNA序列比对,最终鉴定菌株为链霉菌属Streptomyces sp.。[结论]该菌株对蓝莓溃疡病菌有显著的抑制效果,应用开发前景良好,此次是国内首次报道该菌株杀真菌活性。