短期电力负荷组合预测方法研究

为了解决短期电力负荷不同预测方法的预测角度片面性、预测精度差等问题,提出了基于小波神经网络(WNN)的组合预测模型.首先用小波神经网络预测模型和历史平均模型分别进行预测,然后再通过小波神经网络对两单一模型的预测值进行组合.相比BP神经网络组合模型,该组合预测模型的预测精度大大提高.该模型同时引入模糊聚类分析的方法选取组合模型的训练样本,减少了训练样本的冗余性,提高了预测模型的精度.     

基于小波神经网络的风速预测及置信区间估计

小波神经网络是在小波变换理论和人工神经网络的基础上建立的一种新型网络模型,综合了两者的优点,克服了BP神经网络易陷入局部极小点和训练速度慢的缺点．本文建立了小波神经网络模型,采用最陡梯度下降法训练网络,将该网络用于对风电场小时风速的预测,并对预测置信区间进行计算．预测结果表明小波神经网络在训练速度和预测精度方面均优于BP神经网络．     

基于级联神经网络的年降雨量预测

降雨量是农业生产的一个重要影响因素,如何准确预测降雨量成为指导农业、水利等一项重要的科技指标。从信息利用角度来看,单一预测模型仅能利用降雨量数据部分有效信息,而组合模型将单一模型的优势互补,可获得更佳的预测效果。基于神经网络理论的快速发展及级联神经网络预测模型被广泛应用于各个方面并取得了很好的结果,针对降雨量曲线的特点,深入分析BP神经网络及RBF神经网络发现,BP神经网络可很好的拟合对降雨量有很大影响的气候信息和其它因素,输出同一类型的降雨量影响信息; RBF 网络的特点就是可很好地提取同一类信息特征,二者的组合可很大程度的提高降雨量预测精度。鉴于此,将BP-RBF级联神经网络引入降雨量预测研究中,实例计算表明,该方法高于单一神经网络预测精度,证明该方法应用于降雨量预测是合理有效的。     

基于脉搏波和小波神经网络的血压预测

为了进一步提高血压的预测精度,实现无创连续血压测量.本文提出了一种基于脉搏波和小波神经网络的血压预测算法,通过脉搏波采集系统采集不同人的脉搏波信号,采用椭圆低通滤波器去除高频噪声,并且有效提取出脉搏波中关于血压的相关特征,建立BP神经网络和小波神经网络预测模型,不断优化学习速率以及隐含层层数,从而可以准确地预测出血压值.结果表明,建立的脉搏波采集系统可以采集到信噪比较高的人体脉搏波信号;建立的BP神经网络和小波神经网络模型,实现了对血压的无创连续预测,并且通过对比血压预测的误差验证了小波神经网络比BP神经网络的预测效果更佳.     

基于小波神经网络的房地产价格指数预测研究

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型。应用BP神经网络来对房地产价格指数进行预测,精度和收敛的速度都不是很理想,这主要是因为BP神经网络本身存在着缺陷。为了克服BP神经网络的缺陷,本文将小波变换和BP神经网络结合起来,运用小波神经网络来对房地产价格指数进行预测,并与BP网络的预测结果进行了比较,最后发现用小波神经网络进行经济预测可以达到很好的效果。     

基于小波神经网络的松江区PM_(2.5)浓度预测

鉴于细颗粒物(PM2.5)浓度(质量浓度ρ,全文同)影响因素的复杂性,以及传统预测方法中存在的困难和不足,基于小波神经网络,利用松江区环保局PM2.5的浓度数据,建立了短时PM2.5浓度预测模型.通过与灰色理论预测模型、BP神经网络预测模型的对比试验分析,发现基于小波神经网络预测模型的预测值与实际值之间的误差最小,更能准确地反映样本数据之间的映射关系,预测精度明显高于其他两种预测模型.     

基于小波神经网络的加工番茄产量预测模型

基于小波分析和BP(back propagation)神经网络,建立加工番茄产量预测的小波神经网络模型,为制定合理的种植规划和管理决策提供科学依据.通过对新疆某番茄基地的历史数据进行分析,以温度、灌水量、氮肥、磷肥和钾肥的投入量作为模型的输入,番茄产量作为输出,建立5-10-1的预测模型.实验结果表明,预测值与实际值之间的最大相对误差仅为0.23%,收敛速度和预测精度均优于BP神经网络,实现了加工番茄产量的有效预测.     

基于灰色BP神经网络的沉降预测模型应用研究

通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的建筑物沉降预测模型,通过工程实例数据分别对GM(1,1)模型和灰色BP神经网络模型进行验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单纯的灰色GM(1,1)预测模型精度要高的结论,本模型为解决建筑物基础沉降预测分析提供了一种新的方法.     

基于小波变换和BP神经网络的短期风电功率预测

风电功率预测的准确性对风电大规模接入的电力系统安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于小波变换和BP神经网络的风电功率预测模型,通过小波变换将风电功率序列在不同频率上进行分解,对分解后的单支序列分别采用相匹配的BP神经网络进行建模和预测,最后,叠加各序列的预测结果得到完整的预测值。基于该模型的内蒙古某风电场输出功率预测算例结果表明:该模型可以有效提高预测精度。     

基于遗传算法优化小波神经网络的短期光伏功率预测研究

针对西北地区对光伏功率预测准确性考核要求的提升,提出了一种基于遗传算法优化小波神经网络的短期光伏功率预测模型,利用遗传算法优化小波神经网络,提高模型的预测精度。首先,对原始数据做数据预处理,得到比较理想的数据源;其次,利用遗传算法对小波神经网络进行最佳适应优化赋值,从而避免神经网络陷入局部最小值的问题;最后,对模型进行仿真,并与传统的小波神经网络、BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,优化后的小波神经网络,具有适应度好、预测精度高、鲁棒性能强的能力,且能满足西北能源局实行的新细则要求。     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

高师物理专业人才培养与基础教育衔接问题的研究

分析了当前高师物理专业人才培养与基础教育人才需求存在的问题,结合调查情况,提出了高师物理专业在培养目标、课程设置、教学内容、教学方法及实践教学环节方面的改革措施。     

JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY TOTAL CONTENTS(Vol.23)

正~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.