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51.
环氧氯丙烷的生产技术与市场分析 总被引:2,自引:0,他引:2
综述了环氧氯丙烷国内外生产现状 ,消费概况及生产技术 ,并对其发展前景作了初步预测 相似文献
52.
论文提出了一种构建中长期负荷预测研究与管理一体化应用平台的设想.平台中,建立了经济、能源及电力生产数据的数据库,实现了经济与用电典型样本监测,建立电力与经济预测系统.该平台主要实现中长期负荷预测的相关研究、分析、预测功能,实现对于负荷预测相关工作的全过程管理,共享基础数据资源与预测结论,规范预测流程,统一预测指标体系,能有效提高工作效率与质量.该平台已在国网安徽省电力公司建设实现,并已试运行. 相似文献
53.
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。具有精确的预测方法可以保证能源的节约,避免资源的浪费。同时也可以缓解电能短缺所造成的重大影响。论文为了实现更好的电力负荷预测方法,研究了分形理论在电力负荷上的应用。将分形拼贴定理和分形插值法应用到电力负荷预测之中。提出了分形理论电力负荷预测模型,得到了分形插值预测模型。为了证明分形插值法的有效性,论文将分形预测模型与传统的BP神经网络电力负荷预测模型相比较。最后通过仿真算例说明了论文提出的分形插值预测模型预测精度更高,预测相对误差较小。并且分形理论可以很好地应用在电力系统负荷预测中,预测效果要好于BP神经网络预测模型。 相似文献
54.
准确预报大雾对机场减少航班大面积延误和旅客滞留有重要意义。本文阐述一种适用于机场的大雾短时预报方法。通过选取骆岗机场历史地面逐时观测气象资料,依据气温趋势不同类型,运用模糊隶属度与发生条件概率模型,分别建立短时大雾的预报方法。利用VC++程序开发了骆岗机场大雾短时预报软件,可扩展硬件构建实时预警系统。使用2011年地面资料检验结果显示:对未来3小时大雾预报准确率为91.3%,TS评分为0.84。因此,本文提出的大雾短时预报方法在骆岗机场附近3小时大雾预报中是有效的。 相似文献
55.
灰色预测在隧道工程沉降变形分析中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对广州市生物岛至大学城隧道工程沉降变形监测的非等间隔观测序列进行数据处理,变成等间隔的数据序列,运用GM(1,1)模型进行变形分析与预测。并通过实例计算分析,证明预测值和实测值非常接近,表明己经建立的模型有较强可靠性和较高精度,可在类似条件下的隧道工程的信息化施工过程中应用。 相似文献
56.
通过在目标路口构建贝叶斯交通网(BNs),并对与此交通网相关的交通流建立非平稳季节(SARIMA)模型,采用最小二乘法(OLS)取得相应模型的最佳权重组合,对缺失数据下的城市道路短时交通流进行预测。使用重庆市某路口的交通流数据对模型进行检测,通过多种预测指标对结果进行对比分析,结果表明BNs-OLS-SARIMA把交通流的网络结构与其周期性结合在一起,对短时交通流有良好的预测效果。 相似文献
57.
邓美玲 《佳木斯工学院学报》2010,(5):775-777
站在全新的角度——在不同类型的时段分别研究油价预测模型的优劣.通过小波变换对油价序列进行奇异性分析,将油价序列所处的时间段分为两类:含奇异点时段,不含奇异点时段.并在不同类型的时段分类比较多元回归模型、延迟因变量回归模型、神经网络模型的拟合预测效果,最终得出无论何时进行油价预测,在上述模型中效果最为理想的是神经网络模型. 相似文献
58.
道路交通状态预测研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对道路交通状态预测的研究成果,综述了基于实时数据分析的道路交通状态预测理论和方法的相关研究.从分析基于实时数据分析的道路交通预测的基本流程、特点和要求和单一断面交通状态预测和多断面交通状态预测角度回顾了道路交通状态预测的研究现状.结果表明:在不断发展完善单一断面预测方法的同时,需要发展以多个断面交通状态为研究对象的多断面预测方法,以促进我国智能交通系统的基础理论发展及其应用水平的提高. 相似文献
59.
针对中长期电力系统负荷预测,在前人已有成果的基础之上,对普通灰色模型进行了改进.一方面对历史数据进行二次平滑处理,大大消除了干扰因素;另一方面利用带有马尔可夫链符号估计的残差修正技术对未来残差的符号进行预测以修正灰色模型的预测结果.以某地区多年以来的历史数据为基础,建立了数学模型,通过实际数据计算表明:改进后的灰色负荷预测方法可以应用于电力系统中长期负荷预测,而且较普通灰色预测模型在预测精度上有着明显的提高,尤其是对于较远时间的负荷预测有着较为理想的预测精度,表明了该种方法的有效性和实用性. 相似文献
60.
In this paper,a fast neural network model for the forecasting of effective points by DEA model is proposed,which is based on the SPDS training algorithm.The SPDS training algorithm overcomes the drawbacks of slow convergent speed and partially minimum result for BP algorithm.Its training speed is much faster and its forecasting precision is much better than those of BP algorithm.By numeric examples,it is showed that adopting the neural network model in the forecasting of effective points by DEA model is valid. 相似文献