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基于改进BP神经网络的全社会用电量预测模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用引入附加动量和自适应学习率的BP(Back Propagation)神经网络来构建全社会用电量预测模型,此模型有效地解决了标准BP神经网络容易陷入局部极小点和收敛速度慢的问题,并且能够很好地解决全社会用电量与其影响因素之间复杂的非线性关系。利用MATLAB7.0对该模型进行了设计,并用设计好的模型对1986~2005年的全社会用电量及GDP数据进行了仿真,仿真结果表明该模型收敛速度快、拟合效果好、泛化能力强、预测精度高。运用该模型对2006年全社会用电量进行了预测,预测结果表明该模型具有一定的实用价值。 相似文献
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基于免疫系统的信息处理特点和传统免疫算法的不足,通过建立准自体抗体集SS和准非自体抗体集SNS来改进传统免疫算法,并结合故障信号的小波包分解特点,提出了一种基于小波包免疫算法的故障检测系统。首先利用小波包将检测信号进行分解,获取检测信号能量的特征向量。然后以信号能量的特征向量作为免疫系统的原始抗原,利用阴性选择算法对原始抗原进行自体-非自体分析。最后,将此故障检测系统成功应用于汽车驱动桥的故障检测。 相似文献
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将甲基丙烯酰氧乙基二甲基胺(DM)和1,3-丙基磺内酯,在55℃下反应20 h,合成了2-(2-甲基丙烯酰氧乙基二甲胺基)磺酸盐(DMAPS),将其在盐溶液中与丙烯酰胺(AM)单体进行自由基共聚合反应,获得了净电荷为零的磺基甜菜碱型两性离子共聚物P (AM-DMAPS).对该两性离子共聚物进行了表征,利用紫外分光光度计、乌氏黏度计以及布氏黏度计对该聚合物的溶解性以及其盐溶液黏度进行了测定.研究结果表明,该共聚物在盐溶液中的黏度比在纯水中的大,并且随着盐溶液浓度的增大聚合物特性黏数也随之增大,表现出明显的反聚电解质溶液性质,且该共聚物在Mg2+、Ca2+盐溶液中的黏度相对于普通聚电解质更大;升高相同温度,两性共聚物的黏度保留率是普通聚丙烯酰胺的1.5倍. 相似文献