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热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。 相似文献
82.
在煤层气排采过程中,渗透率是影响气井产量的关键因素。本文通过分析煤层气排采经验,总经了在气井排采过程中,煤储层渗透率影响因素;并且在不同的排采阶段要采取不同的排采控制措施。 相似文献
83.
随着网络建设以及信息化教学方法在高校教学过程中的应用普及,越来越多的高校使用在线巡课系统对教师的教学过程进行跟踪和管理,以便发现课堂教学中的亮点、问题和不足。文章提出的在线巡课系统,基于声源定位的技术,对传统的在线巡课系统做出了改进,解决了已有巡课系统中“只闻其声,不见其人”的问题,能够更直观地跟踪到教师的教学过程,包括教学行为以及师生互动过程,有效提升教务人员巡课效果和体验感受。 相似文献
84.
85.
针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题,结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略,提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况,并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗,结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型,在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估,结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。 相似文献
86.
针对不间断中小功率电源的需求,设计了两路输出分别是4.2V和12V的不间断直流电源,主要由多路输出正-反激变换器、Buck充电电路、单环稳压控制电路及锂电池放电切换电路组成。具体实现方法是,市电正常供电时,通过UC3845芯片控制正-反激变换器实现三路电压输出,其中两路分别是4.2V 和12V的稳压输出,另一路输出由ARM控制给锂电池分 阶段充电,在市电断电时,通过ARM智能控制继电器使锂电池切换到放电状态,利用同一个变压器再次通过反激变换器方式实现两路稳压输出,并且由ARM控制器采用 PID算法实现主路输出的稳定,完成相应的仿真和实验验证,结果表明了电路设计和控制方法的正确性,实现了不间断双路输出直流电源各项技术指标。 相似文献
88.
89.
90.
本文以云杉八齿小蠹Ips typographus Linnaeus为例,经标本选取,观察虫体整体形态,绘制整体结构草图,电子显微镜观察局部、得到局部数字图像,分别建立虫体每一部分的高精度细节。把模型每部分拼装在一起组成整体模型,构建出了云杉八齿小蠹三维虚拟昆虫数字化模型。 相似文献