基于小波分析与支持向量机的风速预测

将小波多分辨率分析特点和支持向量机良好的泛化性能相结合,建立小波-支持向量机风速预测模型。先将原始风速序列经小波分解成概貌分量和细节分量,再对各分量分别应用支持向量机模型进行预测,最后将各分量的预测结果经小波重构得到原始风速序列的预测值。仿真表明该方法能够改善预测滞后现象以及减小突变点误差,从而提高模型的泛化性能和预测精度。     

操作系统提高磁盘系统的性能分析与探讨

磁盘驱动调度对磁盘的效率有重要影响。磁盘驱动调度算法的好坏直接影响辅助存储器的效率,从而影响计算机系统的整体效率。本文针对四种不同的调度算法进行分析,通过具体的参数进行探讨。了解了磁盘调度不同算法的优劣。     

猪肉产品流通追溯中的一维编码技术比较研究

本文从对实际农业企业的调研出发,分析猪肉产品流通环节信息追溯的实际需求,提出编码思想后,初步设计一个编码结构,并通过对几种常见一维编码技术的比较分析,选定追溯系统采用128码为编码技术。     

基于区块链技术的输变电工程评审管理方案

当前输变电工程初步设计评审管理中,由于各专业之间配合紧密,某个专业的修改可能会引起其他专业连锁改变,沟通协调不仅工作量大还容易遗漏关键信息,普遍存在信息传递效率不高的问题。区块链技术作为信息领域的革命性技术,具有去中心化、公开透明、不可篡改、可追溯和智能合约等特点,在解决各专业评审人员和设计人员间的沟通信任问题上具有良好的前景。本文构想了一种基于区块链和智能合约技术的输变电工程初设评审信息化平台方案,以期为提高输变电工程评审管理的工作效率和信息化水平提供思路。     

基于双BOOST电路的正弦波逆变器的研究

本文介绍了采用SPWM控制的双BOOST DC／AC逆变器的工作原理与控制方式,并用saber仿真软件对该逆变器进行了仿真,表明了这种逆变器DC／AC变换、升压功能和良好的动态性能。     

窄点与余热锅炉

通过余热锅炉炉内加热介质和受热介质间温度窄点特性,导出计算余热锅炉蒸发量及锅炉内各段热力参数的简便方法,为余热利用系统和余热锅炉受热面合理布置提供合理参数。     

基于脊波神经网络的短期风电功率预测

对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段.在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测.首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼近,最后根据风速预测值和实际功率拟合曲线计算功率预测值.仿真结果表明,采用脊波神经网络预测方法相对于小...     

基于PSO-WNN模型的超短期风速预测及其误差校正

小波神经网络(wavelet neural network,WNN)具有多分辨率局部时频特性,在风速预测中得到了广泛应用,但模型参数的优化选择是一难点,为此提出一种基于PSO(粒子群算法)-WNN的超短期风速预测模型。引入粒子位置变化量与二阶振荡环节改进粒子群算法,以平衡粒子群的全局搜索能力和局部改良能力;采用改进的粒子群算法优化WNN模型参数,进而对风速进行超短期预测;为进一步减小预测误差,分析风速预测的模型误差及其相关因素,并采用一阶线性回归法进行误差校正。算例表明,所提PSO-WNN预测模型及误差校正措施能够有效提高风速预测模型的泛化性能和预测精度。     

基于Zigbee的电解槽温度智能控制系统设计与实现

文中介绍了一种基于Zigbee技术的电解槽温度实时采集与智能控制系统。该系统选用TI公司CC2530芯片作为处理器,利用DS18B20温度传感器实现温度采集,并通过Zigbee网络实现数据传输,最后利用模糊控制算法实现对电解槽温度的智能控制。运行结果表明,该系统可以进行扩展、成本低、易于实现,能够有效地提高电解质量,达到节能高效的目的。