全文获取类型
收费全文 | 3231篇 |
免费 | 356篇 |
国内免费 | 158篇 |
专业分类
电工技术 | 1381篇 |
综合类 | 350篇 |
化学工业 | 101篇 |
金属工艺 | 87篇 |
机械仪表 | 67篇 |
建筑科学 | 307篇 |
矿业工程 | 54篇 |
能源动力 | 170篇 |
轻工业 | 169篇 |
水利工程 | 180篇 |
石油天然气 | 77篇 |
武器工业 | 4篇 |
无线电 | 236篇 |
一般工业技术 | 110篇 |
冶金工业 | 99篇 |
原子能技术 | 9篇 |
自动化技术 | 344篇 |
出版年
2024年 | 61篇 |
2023年 | 161篇 |
2022年 | 180篇 |
2021年 | 169篇 |
2020年 | 144篇 |
2019年 | 146篇 |
2018年 | 60篇 |
2017年 | 84篇 |
2016年 | 74篇 |
2015年 | 114篇 |
2014年 | 209篇 |
2013年 | 194篇 |
2012年 | 185篇 |
2011年 | 222篇 |
2010年 | 144篇 |
2009年 | 228篇 |
2008年 | 196篇 |
2007年 | 178篇 |
2006年 | 201篇 |
2005年 | 190篇 |
2004年 | 115篇 |
2003年 | 84篇 |
2002年 | 72篇 |
2001年 | 70篇 |
2000年 | 67篇 |
1999年 | 56篇 |
1998年 | 27篇 |
1997年 | 24篇 |
1996年 | 30篇 |
1995年 | 9篇 |
1994年 | 17篇 |
1993年 | 11篇 |
1992年 | 5篇 |
1991年 | 4篇 |
1990年 | 5篇 |
1989年 | 3篇 |
1988年 | 2篇 |
1985年 | 1篇 |
1984年 | 1篇 |
1982年 | 1篇 |
1981年 | 1篇 |
排序方式: 共有3745条查询结果,搜索用时 0 毫秒
31.
精准的光伏功率预测对优化光伏电站的运行和管理以及提高光伏发电的效率具有重要的作用。本文提出了一种基于聚类算法和转换网络的光伏短期功率预测方法。该方法首先基于自编码器的无监督聚类算法对光伏短期功率数据进行了预处理,以降低光伏出力数据本身的不稳定性对功率预测的影响。之后,该方法使用具有自注意力机制和多头注意力机制的转换网络进行光伏短期功率的预测。转换网络由编码器和解码器组成。转换网络相比传统的循环神经网络(RNN)更善于挖掘时序之间的关系。注意力机制使得转换网络具有并行计算的能力,可以加快网络训练的速度。最后,在澳大利亚光伏功率与气象数据中心 (DKASC)的光伏数据集上验证了本文提出的光伏短期功率预测方法。实验结果表明,本文提出的方法具有令人满意的预测精度。 相似文献
32.
33.
为了提高短期电力负荷预测的精度,提出一种基于极端梯度提升和长短期记忆网络的组合预测方法。首先采用Spearman相关系数法对负荷与气象因素进行相关性分析,提取模型输入特征。然后分别建立XGBoost、LSTM预测网络,并采用遗传算法优化网络的参数。最后利用模拟退火算法对各网络的预测结果分配最优权重系数,通过加权组合得到最终的集成预测结果。实验结果表明,XGBoost和LSTM组合模型对短期电力负荷预测的平均绝对百分比误差为0.88%,与XGBoost模型、LSTM模型相比,误差分别降低了2.17%、1.99%,在负荷预测领域更具有优势。 相似文献
34.
电力负荷预测对电力系统的部署、规划和运行影响重大,但目前各输入特征对电网负荷情况影响的程度不稳定,且递归神经网络捕获负荷数据的长期记忆能力差,导致预测精度下降。提出一种基于双重注意力机制和GRU网络的预测新模型,利用特征注意力机制自主分析历史信息与输入特征间的关联关系,提取重要特征,并通过时序注意力机制自主选取GRU网络中关键时间点的历史信息,提升较长时间段预测效果的稳定性。在3个公开数据集上的实验结果表明,该模型在预测精度指标上表现良好,对比SVR、KPCA-ELM、DBN、GRU、Attention-GRU、CNN-LSTM、Attention-CNN-GRU模型预测精度分别提高了2.47、1.14、1.93、1.37、1.04、0.74、0.41个百分点。 相似文献
35.
多功能标准源主要用于检校高精度数字多用表(直流电压表)的计量标准器。提出标准源法测量多功能标准源直流电压部分,给出测量原理图和测量装置的构成,并对其不确定度进行分析。 相似文献
36.
37.
38.
为提高精化公司赢利拳头产品——DMF的产量,公司早有部署,即建立气源车间保证DMF原料气的供应。但由于气源车间要正常运行尚需时日,在现有的条件下如何提高DMF的产量就成了目前亟需解决的问题。 相似文献
39.
Traffic flow prediction is an important component for real-time traffic-adaptive signal control in urban arterial networks.
By exploring available detector and signal controller information from neighboring intersections, a dynamic data-driven flow
prediction model was developed. The model consists of two prediction components based on the signal states (red or green)
for each movement at an upstream intersection. The characteristics of each signal state were carefully examined and the corresponding
travel time from the upstream intersection to the approach in question at the downstream intersection was predicted. With
an online turning proportion estimation method, along with the predicted travel times, the anticipated vehicle arrivals can
be forecasted at the downstream intersection. The model performance was tested at a set of two signalized intersections located
in the city of Gainesville, Florida, USA, using the CORSIM microscopic simulation package. Analysis results show that the
model agrees well with empirical arrival data measured at 10 s intervals within an acceptable range of 10%–20%, and show a
normal distribution. It is reasonably believed that the model has potential applicability for use in truly proactive real-time
traffic adaptive signal control systems. 相似文献
40.
针对喇嘛甸油田特高含水期水驱精细调整需求,采用了高分辨率层序地层学原理与层次界面分析原理的储层沉积界面划分方法,研究河流—三角洲沉积背景下的单期河道单元沉积界面识别、划分与对比方法.提出井点砂体沉积微相以测井相图版为识别标准,依据沉积模式基本规律及演化规律研究各类砂体的平面分布特征.大大提高了井间各类砂体的识别精度,形成了高分辨率层序地层学原理指导下的河流—三角洲相储层沉积微相识别技术,有效指导特高含水期水驱精细调整,确保该区块在特高含水期含水不升、产量不降的高效开发效果. 相似文献