基于改进多元宇宙算法优化ELM的短期电力负荷预测

为改善因人工神经网络参数随机初始化对短期电力负荷预测带来的不足,提出一种基于改进多元宇宙(improved multivariate universe optimizer, IMVO)算法优化极限学习机(extreme learning machine, ELM)的短期电力负荷预测方法。算法的改进包含3个方面。首先,添加beta分布的随机数得到改进Tent混沌映射方法,采用遍历均匀性更好的改进Tent混沌映射方法使MVO算法得到好的初始解位置。其次,采用指数形式改进传统MVO算法的旅行距离率,利用指数形式改进后可使算法在整个寻优迭代前中期保持较高的全局开发水平。然后,采用精英反向学习的方法改进宇宙群。通过基准函数测试改进前后算法的性能,表明IMVO算法具有更好的稳定性和鲁棒性。最后,利用IMVO算法优化ELM的权值和阈值,建立IMVO-ELM短期电力负荷预测模型。通过实例分析和实验对比,表明IMVO-ELM模型的稳定性、预测精度和泛化能力均优于其他模型。     

落实企业内控质量标准是贯彻实施《卷烟》新国标的关键

落实企业内控质量标准是贯彻实施《卷烟》新国标的关键龙干《卷烟》新国标已于１９９７年１月１日施行。卷烟生产企业如何根据自身的具体情况，把贯彻实施新国标落到实处，取得实效，是当前急需探讨的问题。笔者认为，抓紧修订企业内控质量标准是贯彻实施新国标的关键。１...     

开拓消费市场 提高企业效益

“行”牌卷烟以总公司配方改革精神为设计的指导思想。通过可行性分析,在对原料进行普查和适意性筛选的基础上设计出25个叶组配方,然后运用数理统计和感官评吸相结合的方法,从中选出5个较好的配方。采用拉丁方阵评吸法,再从中优选出3个叶组配方,各投料100公斤。经评吸和多方面征求意见,并结合市场销售情况,运用价值工程评价法对3个样品进行了功能评价,最终确定4号样品为最佳配方。为扬长避短、趋优抑劣,对加香加料也进行了新的探索,扩大了单体香料的选用范围,确定了添加剂的最佳使用比例。“行”牌卷烟投产后获得多方面好评,今年计划生产5000箱,可创利税791.52万元,创纯利104.35万元。     

旋流沉砂池在上海白龙港污水处理厂的应用

通过 70 0 0PISTA旋流沉砂池在上海污水治理二期工程预处理厂的应用实例 ,论述了旋流沉砂池的沉砂机理、在大型污水处理厂的设计方法、建成后的应用情况及有待进一步提高改进的意见等。