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针对短期商业电力负荷预测准确性与周期难以满足现有电力现货市场的问题,提出了一种基于SARIMAGRNN-SVM(seasonal autoregressive integrated moving average-generalized regression neural network-support vector machine)的商业电力负荷组合预测模型。首先,对商业电力负荷变化的周期规律与随机因素的复杂影响进行了分析;然后,结合以上分析,选用SARIMA和GRNN为单一预测模型对商业电力负荷进行预测,并利用SVM进行组合,实现日前商业电力负荷预测;最后,通过某商业综合体的电力负荷数据进行验证。所提组合预测模型较单一预测模型拥有更优的预测精度与鲁棒性,可以为短期商业电力负荷预测提供借鉴。 相似文献
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综合考虑标记内和标记间的聚类结果对多目标学习径向基神经网络算法(RBF Neural Networks for Multi-Label Learning,ML-RBF)的影响,提出CL-RBF算法并应用到蛋白质亚细胞多点定位预测中。通过引入轮廓系数(Silhouette Coefficient)对ML-RBF隐层中心的个数进行优化,并通过分析标记间聚类结果的关系,对小于某一阈值的标记间的聚类中心重新聚类,使用梯度下降算法进行参数调整,最后依据测试样本与标记L的隐层中心和不属于标记L的样本生成的聚类中心的欧式距离差调整预测结果。在10折交叉验证下,采用词袋模型(Bag of Words)和氨基酸组成法(Amino acid composition,AAC)结合的方式提取特征向量,选取另外4种多目标学习算法作对比实验,根据不同评价指标的结果,得出CL-RBF算法在4个多标记数据集上的综合性能最优的结论。本研究预测算法通过网站https://njau.applinzi.com/homepage_final.jsp实现。 相似文献
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针对降雨和库水位升降对库岸边坡消落带岩体力学参数的劣化问题,选取泥质砂岩进行不同p H水环境干湿循环作用下的单轴与三轴压缩试验,结合室内试验结果,应用广义Hoek–Brown准则求得不同地质强度指标评分(GSI)下岩体的单轴抗压强度、弹性模量、材料常数和黏聚力。研究表明:破碎程度越大的泥质砂岩受浸泡的溶液酸性越强、干湿循环次数越多,其力学参数劣化程度就越高;在同一个GSI评分下,泥质砂岩各个力学参数随p H值和干湿循环次数n的劣化效应排序有所差异,综合劣化效应最大为弹性模量,累积劣化效应最明显为黏聚力,其劣化系数与浸泡溶液的p H值、干湿循环次数的对数ln(n)成线性相关。基于上述研究提出了泥质砂岩力学参数与p H值、干湿循环次数n的三维劣化方程,为酸性环境干湿循环作用下现场岩体力学参数的获取以及边坡稳定性寿命的预测提供了理论依据。 相似文献
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溪流河道水资源短缺、水质恶化、生态系统退化等已成为城郊河道的主要问题。为推动乡村城镇自然环境改善、经济发展,构建良性可持续的生态河道景观,文章结合厦门市海沧区过芸溪修复建设实践,主要探讨了溪流河道生态环境修复和景观营造方法,并总结其修复、改造经验。 相似文献
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为了解决新型铰接式弯管的变形问题,利用ANSYS软件对铰接式弯管进行建模和流固耦合分析,发现原始弯管两侧中部内凹、弯径增大、最大应力超过许用应力,据此提出了导流器错位排布方案.结果 表明:采用方案三错位排布导流器方案、将导流器间距设为70 mm时得到最优方案,优化后的弯管4最大应力由178.12 MPa降低到92.4 MPa、降低了52%,弯管12最大应力由289.52 MPa降低到135.4 MPa、降低了47%,取得了较好的优化效果,为180°弯管导流器设计提供了一种新方案. 相似文献