基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果.     

宋起柱调研SMG、东方明珠,支持开展5G频道建设、移动融合业务建设合作

2月24日,中国广播电视网络有限公司董事长宋起柱在上海广播电视台、上海文化广播影视集团有限公司(SMG)、东方明珠新媒体股份有限公司(东方明珠)进行调研座谈。在座谈会上,东方明珠相关负责人介绍了东方有线整体经营管理情况、东方明珠筹备国网5G频道播出平台的建设方案。     

川中地区侏罗系沙溪庙组致密气处理和解释关键技术与应用

四川盆地蕴含丰富的致密砂岩气资源，近期利用高精度三维资料开展侏罗系沙溪庙组河道砂体勘探取得突出成效。沙溪庙组河道砂体具有横向变化快、储层非均质性强的特点，因此提高河道砂体的边界识别及其含气性预测精度是致密气地震勘探的关键。通过开展AVO特征低频保护的“六分法”（分类、分频、分时、分域、分步和分区）高保真叠前去噪、近地表Q补偿和OVT域叠前时间偏移等技术攻关，形成了一套针对川中地区侏罗系沙溪庙组致密气藏的“双高”（高保真、高分辨率）地震处理技术，并创新应用“双亮点”属性及多波、多分量砂体含气性地震预测等解释技术，提高了含气砂体预测精度。该技术系列在川中沙溪庙组致密气预测应用成果显著，地震数据频带得到了拓宽，低频信息更加丰富，资料信噪比明显提升，河道边界及其含气性预测的精度大幅提高，钻井成功率超过83%，应用成果有力地支撑了该地区沙溪庙组致密气的增储上产。     

如何提升我国智慧旅游建设水平

智慧旅游通过融合移动互联网、大数据、云服务、5G等先进技术,整合旅游目的地资源,全面提升政府、旅游运营企业的旅游管理运营以及营销推广水平和效率,提升游客的体验服务,成为旅游行业不可阻挡的发展趋势。新冠肺炎疫情的暴发一度使旅游行业遭受重创,与此同时,预约出行、扫码刷脸入园、无接触服务等旅游新业态、新模式不断涌现,倒逼旅游行业加快转变发展方式,走上智慧化、高质量的转型发展之路。我国应抓住后疫情时代促进智慧旅游建设的新机遇,顺势而为,不断提升智慧旅游建设水平。     

外设“老中医”?用这款鼠标和鼠标手说再见

在日常办公中,鼠标是我们永远无法忽略的核心外设。在光电鼠标已经成为标配的2021年,逻辑发布了一款全新的无线轨迹球鼠标ERGO M575,为我们带来了非常复古的使用体验。轨迹球鼠标在光电鼠标出现前,是日常办公的标配,那2021年的轨迹球鼠标还能一战么?罗技无线轨迹球鼠标ERGO M575采用了非对称设计,适合右手操作用户使用,传统鼠标拇指键的位置被改造成了一枚闪着蓝色星光的漂亮轨迹球。而两枚拇指位快捷键,则被保留下来,上移到了食指触碰的左键一侧。独特的外形也为这款鼠标带来了非常舒适的持握感,你可以将整个手掌趴握在鼠标上部,而且腕部保持放松。习惯了光电鼠标的我,第一时间就尝试拖动它,但是ERGO M575的脚垫做了特殊防滑处理,就像黏在原地一样,提醒你要用其他方式来完成鼠标移动操作。没错,移动鼠标的方式,就是用拇指拖动这枚大大的蓝色轨迹球。     

机械设备故障规律及运行趋势预测方法综述

对于机械设备的故障运行问题,技术人员应当深入研究机械设备的故障规律,并研究出运行趋势的预测方法,从传感器的检测时间间隔与使用数量等方面加以深入的研究。本文介绍了机械设备运行状态的故障预测方法,并将机械设备运行状态的故障预测方法总结为三个步骤,分别是数据获取、处理与设备寿命预测,结合这些内容,提出了关于机械设备故障运行的一些方法,旨在为相关技术人员提供参考依据。     

FE-SEA方法在平台支持船噪声预报中的应用

平台支持船由于作业需要通常配备有动力定位系统,其在侧推工况下舱室噪声超标较为严重。针对这个问题采用计算流体力学(CFD)方法,得到侧推螺旋桨作用在导管上的脉动压力,并将时域计算结果转换成噪声计算的激励条件。采用有限元(FE)与统计能量分析(SEA)混合方法建立船体中频段FE-SEA耦合模型并建立船体高频段SEA模型,对某65 m AHTS船侧推工况下全频段(63 Hz~8000 Hz)舱室噪声进行预报,分析该船噪声分布规律及主要影响因素。并建立起全船的SEA模型,在中频段对比SEA与FE-SEA两种方法得到的舱室声压级频谱曲线,验证了使用混合模型的必要性。     

地铁机电安装绩效领先指标自动预测方法

目前的绩效领先指标的预测中对样本数据的平稳性考虑不足,样本数据波动性大,影响最终的预测准确性.因此提出地铁机电安装绩效领先指标自动预测方法,首先对影响项目绩效的指标进行拟定描述,确定指标后使用Lasso方法来确定其中变量对绩效指标影响程度,然后使用ADF单位根检验法对相关波动数据进行平稳化处理,运用BP神经网络技术来实现自动预测.为了验证设计方法是否满足设计目的 ,设计实验,使用某地铁机电安装工程的数据作为样本数据并进行自动预测,预测结果显示:本文设计方法对比其他方法结果更接近实际值,设计满足设计要求.     

反褶积拓宽频率方法研究

反褶积技术是地震资料处理中最常规和最重要的手段之一,反褶积的主要目的是压缩地震子波,提高地震资料的分辨率,等同于在频率域拓宽地震资料的频带。另外反褶积还可以压制多次波,提高信噪比。预测反褶积是反褶积中比较常用的方法之一。首先介绍了预测反褶积技术的基本原理,通过模型试算验证了预测反褶积算法的有效性及正确性。并将编写的预测反褶积算法应用于实际地震数据,反褶积后频带拓宽了17Hz,高低频成分均得到了提升。     

指掌易签约深圳机场 助力用户安全高效开展移动业务

日前,指掌易签约深圳宝安国际机场(下称“深圳机场”),该签约项目通过部署指掌易移动业务智能安全管理平台,针对性地解决深圳机场日益增长的App应用管理及安全问题,进而帮助客户实现移动业务安全高效的开展。该项目负责人表示,在深圳机场的项目需求发布后,对比了市场上主流的安全厂商,指掌易凭借良好的客户口碑和强大的技术实力成功中标。该项目在机场信息化建设中属于创新型项目,没有过多案例参照,需要在不断调研和摸索实践中发现该平台的亮点和定位。在这个过程中指掌易方案满足项目需求,且项目实施期间服务团队的专业表现令人印象深刻,为日后的深度合作打下了很好的基础。