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1.
对多个地区不同形式电力需求进行预测,不仅可以保证各地区电力供给稳定,还可以对全国产生的不同形式电力资源按地区进行合理分配。但目前的方法多针对单地区进行单一时间序列的预测,无法满足能源互联网中对复杂情况的电力需求预测要求。针对此问题,设计一种基于极端梯度提升的跨地区多种类电力需求预测算法。该算法改进提升树方法,有效地防止过拟合,同时通过支持分布式并行的方式,提高训练效率。与其他方法相比,所提方法对训练样本总量和特征数据类型要求不严苛,并可用于多时间序列预测。实验结果表明,所提方法能在可接受误差范围内对各地区不同形式电力需求进行快速、准确的预测。 相似文献
2.
我国经济快速发展带动煤炭消费快速增长的同时,也导致了严重的环境污染。因此,明确环境约束下,我国未来的煤炭需求对调整能源结构,协调经济增长与环境污染之间的平衡有重要意义。本文对多种煤炭需求预测方法进行比较论证,最终选取基于Matlab软件的BP神经网络方法进行煤炭长期需求量预测,然后基于《国家环境保护标准"十三五"发展规划》中一级空气质量标准和中国大陆地区环境大气在参照浓度为100μg/m~3时对污染物的年参照清除率计算出我国SO_2和烟(粉)尘的年排放量限额分别为3.23Mt和6.46Mt,再将环境压力参数代入模型,辅以经济角度和能源角度参数进行模型训练,预测出在预设环境压力下,高、中、低三种经济增长情境下2020—2050年我国煤炭资源需求量。结果表明,我国煤炭需求量在2025年左右达到峰值,约为3Btce,在2050年约为2Btce,与发达国家后期发展阶段的能源需求结构特征相符合。 相似文献
3.
针对电力物资协议库存预测工作仅依靠综合项目计划及人工经验,导致需求预测工作准确率、工作效率、精益化程度较低的问题,文章提出了一种基于大数据分析的协议库存预测方法,以协议库存物资历史采购数据和项目计划投资为基础,以物资小类为维度,分析各类物资采购占比,考虑前期协议库存执行余量、流标等多种价值数据, 兼顾规模效应,搭建预测模型,开展精准预测工作,形成完善的协议库存需求预测体系.通过试点应用,该预测方法 不仅能够将预测偏差率控制在10%以内,而且随着数据的积累,在一定范围内,还可以将预测精度逐年提高,取得 价值倍增的效果。 相似文献
4.
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6.
<正>(接上期)4市场配置和计划配置市场可以配置电力资源,计划也可以配置电力资源,但市场和计划同时配置电力资源有困难。《电力工业统一规划机制研究》出了一个同时配置电力资源的办法:"加强完善电力统一规划是国家对电力行业实施宏观调控的核心手段之一,在此基础上,对规划内电力项目通过市场公开招投标来选择投资主体,就可以从制度安排上实现市场机制配置电力资源的基本需求。因此,深化电力体制 相似文献
7.
8.
建立科学合理的中长期电力需求预测方法,是电力产业科学规划建设的前提。构建了基于高斯过程(GPR)和粒子群(PSO)的混合电力需求预测模型。采用PSO算法对协方差函数中的参数进行优化,将修正后的参数作为初始值在GPR模型中进行电力需求方面的培训。在贝叶斯框架下,对协方差函数中的参数再次进行优化。用训练好的GPR模型进行电力需求预测,并将结果与自回归积分移动平均模型和指数平滑模型进行比较。验证结果表明,基于高斯过程(GPR)和粒子群(PSO)的混合电力需求预测模型具有很好的稳定性和更高的预测精度。 相似文献
9.
在预测共享单车需求量的问题上,随机森林算法与其他算法相比具有显著优势.然而在处理存在大量冗余数据的数据集方面,随机森林算法会导致过拟合.为此,论文提出一种基于随机森林的改进算法—FWRF算法,预测共享单车需求量.该算法首先利用相关系数对每个特征进行加权,然后将特征区间划分为高相关区间与低相关区间,让特征选择限制在特定范围,实现降低泛化误差的目标,增强算法的学习性能,提高算法的预测精度.最后,论文将FWRF算法应用到NewYork CityBike的公开数据集上,分析多维异构数据影响下共享单车需求量变化.与原有算法相比,在预测精度上提高了5.1345%,证明了该改进算法的有效性和可行性. 相似文献
10.