地区生产总值的灰色神经网络预测

灰色神经网络是将灰色系统与神经网络融合建立的模型。本文利用该模型对某市的生产总值进行了模拟和预测。该模型融合了两者的优点,能够充分发挥灰色系统建模简单,所需数据少,运算方便和神经网络非线性处理能力强的优势,降低使用单一模型预测的危险性,提高了预测精度。     

机载激光雷达(LiDAR)数据在森林资源调查中的应用综述

LiDAR技术可以直接获取地表地物的三维信息,在森林参数估测方面具有独特的优势,因此,在森林资源调查中有着广泛应用.本文首先介绍了LiDAR系统组成和基本工作原理,然后详细分析了LiDAR技术定量提取树高、林分郁闭度和密度、蓄积量和生物量等森林参数的技术方法与研究进展,并对LiDAR数据在森林及其生态状况监测中的应用前景进行展望.     

焦炉自动调节监控系统

介绍焦炉自动调节监控系统的特点和设计要求,重点介绍其功能模块.     

流程梳理三部曲

流程管理的项目实施之前不仅要对流程进行梳导,同时更需要对流程进行整理,这样才能提高流程的运行效率,使流程更加透明。     

食品级纳米二氧化硅对小鼠器官功能影响的研究

目的:通过测定小鼠连续性口服食品级纳米二氧化硅（Nano silicon dioxide,Nano-SiO₂）12周后血清及肝、肾、睾丸组织中硅元素的含量,并对小鼠肝肾等器官进行观察,初步评价纳米二氧化硅对机体的安全性。方法:将雄性昆明小鼠随机分为对照组（0.05%BSA）、纳米SiO₂低剂量组（100 mg/kg/day）、中剂量组（500 mg/kg/day）、高剂量组（1000 mg/kg/day）和微米SiO₂组（1000 mg/kg/day）,各组按上述剂量分别连续灌胃二氧化硅84 d后全部处死,利用HE染色观察各组动物的肝脏、肾脏、睾丸等组织病理学变化;ICP-OES检测血清及肝、肾、睾丸组织中硅元素的含量;检测各组动物血清中的谷丙转氨酶（ALT）、谷草转氨酶（AST）和尿素氮（BUN）的含量。结果:病理学观察在纳米低、中、高剂量组均发现肝脏、肾脏和睾丸组织有形态上的异常改变,以高剂量组更严重;纳米组血清中ALT、AST和BUN的含量均显著增高（p<0.01或p<0.05）;同时在血清及肝、肾、睾丸组织中纳米组的硅离子含量增高并呈现剂量依赖性;上述指标中同等剂量纳米组和微米组相比,纳米组含量高且病理变化更明显。结论:较长时间口服摄入食品级纳米二氧化硅可能在机体的肝脏、肾脏、睾丸等脏器内蓄积,造成一定程度的肝脏、肾脏等的病理学损害并影响其功能。长期多量食入纳米二氧化硅可能会对机体造成不良影响。      

HACCP体系在食品添加剂乳酸生产的应用

建立食品添加剂乳酸的HACCP体系并实施应用。 方法 参照GB/T27341《HACCP体系食品生产企业通用要求》, 运用HACCP原理, 对乳酸生产加工各个环节进行危害分析和制定控制措施, 建立HACCP体系。 结果 建立食品添加剂乳酸生产的前提计划和HACCP计划, 包括原辅料验收、发酵、离子交换、纳滤膜过滤4个关键控制点。结论 通过HACCP体系的有效实施, 保证食品添加剂乳酸的食品安全。     

基于行波折反射特征和网络拓扑的配电网单相接地故障定位方法

中性点非有效接地配电网单相接地故障定位中存在故障特征弱、可用测量信息不足等问题。通过分析单相接地故障行波在配电网传播过程中的折反射规律和特征,研究初始行波与反射行波传播路径和配电网拓扑结构的关系,提出了一种基于行波折反射特征的复杂配电网单相接地故障定位方法,并提出了基于配电网拓扑的测量点布置方案。在PSCAD/EMTDC仿真软件中搭建电磁暂态仿真模型进行仿真验证,结果表明所提方法定位精度较高,不受故障距离、接地电阻等因素的影响。     

基于SVM主成分分析的高压断路器分合闸线圈故障诊断研究

拒动是断路器最严重的故障类型之一,可能导致大面积停电事故,而近年来由于分合闸线圈故障导致拒动时有发生,诊断分合闸线圈的运行状态对于保障电网安全具有重要意义。文中以某型号SF6瓷柱式高压交流断路器中的分合闸线圈为研究对象,通过实验模拟电源电压跌落、供电回路接触不良、铁心卡涩、铁心空行程大这几种典型的故障类型,获取正常与故障条件下的分合闸线圈电流波形。进而采用支持向量机(SVM)算法对分合闸线圈故障进行诊断,特别是采用主成分分析法提取电流波形的特征参数作为诊断依据,实现了对故障的有效识别。基于SVM主成分分析的方法可方便构建故障诊断专家系统,以保障分合闸线圈可靠运行。     

计及需求响应的Elman-NN短期负荷预测模型研究

通过频谱分析研究了需求响应负荷的基本特性,并以此为依据建立了计及需求响应的Elman神经网络(Elman-NN)预测模型。Elman-NN具有处理动态信息能力强、训练时间短、全局寻优性强的优点。通过实际算例,对比在Elman-NN模型中计及需求响应因素前后的预测性能,结果显示计及需求响应因素可显著提高Elman-NN模型预测精度。本文证实了在模型中计及需求响应因素的重要作用,为需求响应负荷的预测研究奠定了必要的理论基础。     

计及多因素的配电网电容器优化配置研究

对配电网电容器优化配置进行研究,计及多因素建立了以系统的有功网损费用、电容器投资费用、电容器维护费用和预期中断费用之和为最小的目标函数,采用改进粒子群算法对该问题进行求解.在改进算法中采用自适应惯性权重,并对粒子群速度进行了变异操作,提高了粒子群算法的全局寻优能力.仿真结果表明,该方法使补偿后支出总费用较补偿前降低22.50%;并使得电压质量得到明显改善,各节点的故障率明显减小,其平均故障率可降低13.44%,系统的整体可靠性能得到改善.