自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群-径向基函数神经网络混合优化算法(AVCPSO-RBF).实现了径向基神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群-RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

应用纳米TiO2整理剂制备抗菌织物及其抗菌性能研究

将纳米级TiO2制备成悬浮液做为抗菌整理剂,通过浸轧工艺对织物进行抗菌整理,并以大肠杆菌为实验菌株,测试织物的抗菌性能.结果表明,随着抗菌剂浓度的增加和光照时间的延长,织物抗菌性能加强;在TiO2悬浮中添加黏合剂和分散剂,并经过160℃高温烘焙,有助于改善抗菌织物的耐水洗性.     

钯碳催化剂失活原因及对策

分析了钯碳催化剂失活的原因,通过采取优化催化剂的存储、运输、充填条件和加氢反应条件,加强原料和辅料的质量控制和催化剂再生处理等措施,大大延长了催化剂的使用寿命,催化剂的处理倍数达到了5．98万倍,有效降低了生产成本。     

基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。     

超临界CO2流体萃取杏仁油的研究

本试验旨在采用超临界二氧化碳流体对杏仁油进行萃取。通过七因素二水平正交试验并对其结果进行单指标直观分析发现：浸泡时间短的出油率较高;粉度越小,出油率越高;以1：1搀和二氧化硅粉与杏仁的出油率较1.5：1的为高,20MPa压力的出油率较8MPa的略高等,在此基础上筛选出了最佳工艺路线,尔后对上述结果进行了六因素无交互作用方差分析,结果表明仅有浸泡时间对出油率的影响是显著的,浸泡的时间越短出油率越高,其余条件对出油率的影响并不显著,按其影响程度从大到小依次为粒度、二氧化硅与杏仁比例、压力、杏仁种类、流速。这与直观分析所示结果一致。最后液相色谱法测定显示萃取出的杏仁油中95.41%的脂肪酸为不饱和脂肪酸。     

水淬渣吸附稀土氨氮废水试验研究

探讨了水淬渣处理稀土氨氮废水的工艺条件及作用机理。试验研究表明,当选用粒径为100目的水淬渣,投加量为1.5g,振荡60min处理浓度为127mg/L不调pH值的100mL稀土氨氮废水时,氨氮去除率可达60%。通过吸附平衡试验得出水淬渣对于氨氮的吸附曲线,较好地符合Freundlich吸附等温式。     

我国IC产业任重道远

1995年是“八五”结束“九五”即将启动的一年。回眸过去的五年十年仍至更长时间我国IC产业走过的路,我们不禁欣喜地看到,我国终于涌现出在技术上走向实用,在产量上初具规模的企业。这些企业是实现IC产业进一步发展的基础,亦是我国信息产业的支柱。     

GaAs化合物半导体光电导型探测器

本课题研发的GaAs化合物半导体光电导型探测器可用于脉冲辐射束的探测。化合物半导体GaAs、InP光电导探测器加上恒定电压，在脉冲X、γ射线束的照射下，光电导探测器的电阻下降，而在电极输出端输出正比于电阻变化的电流脉冲信号。本实验采用面垒工艺技术制备GaAs光电导探测器。     

PO_4~(3-)/Si-MCM-41介孔分子筛合成与表征

采用十六烷基三甲基溴化铵作为模板剂,正硅酸乙酯为硅源,用水热晶化法在乙二胺为碱性介质中合成了Si-MCM-41介孔分子筛,并用磷酸浸渍法制备PO3-4/Si-MCM-41。通过氮气吸附-脱附、红外光谱、Hammett指示剂胺滴定等方法对所合成样品进行了表征。结果表明,合成的分子筛具有典型的介孔结构特征,孔径分布较窄,具有较大的比表面积和较强的酸性。     

间歇储热模式下低含水率土壤的增湿传热实验研究

在间歇储热模式下,本文对一维土柱传热实验台中热源附近的低含水率土壤分别进行加热初始时刻和恢复初始时刻的渗水增湿(50 ml、100 ml、150 ml),实验分析两时刻增湿量对土壤传热和温度恢复效果的影响。测试结果表明,在加热初始时刻增湿后,土壤的平均温度响应时间随增湿量的增加分别缩短28.7%、37.3%、43.2%,各温度测点峰值与土壤整体温度均有提升,且传热改善效果与增湿量呈正相关,同时在后续恢复阶段土壤温度恢复率随增湿量增加而增加,热源作用下的水分迁移有效增强了热扩散和温度恢复过程。恢复初始时刻增湿,土壤平均温度恢复率较未增湿工况增加13%-16%,热源处的热量扩散显著增强,恢复终温比未增湿工况分别低2.75℃、3.11℃、3.26℃,土壤整体温度出现先上升后下降趋势,越靠近热源处土壤温度恢复率增加越显著,但随增湿量的增加无明显差异,恢复阶段初始进行少量增湿即可增强低含水率土壤温度恢复,这与土壤的热湿特性有关。