改进灰色模型在中长期电力负荷预测中的应用

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.     

Effective prediction of DEA model by neural network

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.     

关于抗冻胀设计规范中冻胀量预报的讨论

对渠系工程抗冻胀设计规范和水工建筑物抗冰冻设计规范中的冻胀量预报的理论,设计应用等问题进行了分析,针对存在的问题提出了计算（图表）方法、适用条件等改善建议。     

中国剪纸的现代图形艺术美

中国剪纸艺术是中国艺术家的抒情诗,这种独特艺术式样造就了深厚的文化艺术积淀,是学习和研究现代图形设计,获得艺术新发现、新灵感的重要文化艺术的源点。与中国剪纸艺术所要吟颂和歌唱的富有情感化、人情意识、关爱自然的美好心境一样,现代图形设计艺术家以现代人类所特有的“自我关爱”方式,将理性化、秩序美、多元思维等艺术特征相融会贯通,向世人表述着一种清新的视觉艺术语言。中国剪纸的这种艺术神韵,为现代图形设计艺术诱发了联想的广阔空间。     

基于IOWA算子的区间组合预测方法

针对预测值与实际值都以区间数形式给出的组合预测问题,引进诱导有序加权平均(IOWA)算子,提出了以区间中心位置误差平方和与区间长度误差平方和的凸组合为准则的区间组合预测模型,给出了确定Ⅰ-OWA算子区间组合预测模型权系数的数学规划方法,实例分析表明,该模型能有效提高区间组合预测精度.     

国有建筑业改制对吉林省经济的促进作用

国有建筑业改制后,对吉林省建筑业乃至整个社会经济的发展起到了积极的作用.改制调优了吉林省建筑业结构,解放了生产力,提高了企业竞争力,从而使建筑业在全面建设小康社会中发挥更加重要作用。     

海洋平台灰预测和支持向量机的逆控制

导管架式海洋平台在随机波浪等外载荷作用下极易产生有害振动,且其动力响应具有极强的非线性和时变性,采用被动控制方法和基于精确数学模型的主动控制方法控制海洋平台的有害振动很难达到理想的控制效果.结合灰预测和支持向量机的优点,提出了基于灰预测和支持向量机的自适应逆控制方法,并将其与动态刚度阵法相结合应用于导管架式海洋平台的振动主动控制中.数值算例分析表明,该控制方法可有效地控制波浪和风载荷作用下引起导管架式平台的有害振动,并能解决由于控制信号传输等原因引起的时滞问题.     

捕收剂在硫化矿物表面吸附机理的研究进展

综述了药剂与硫化矿表面吸附作用机理的理论研究,总结了现代表面测试技术在硫化矿表面吸附作用机理研究中的应用前景．表面测试技术在选矿中的应用,使矿物与药剂的吸附机理研究更加深入,也促进了浮选理论和工艺技术的持续发展和不断完善．     

实时洪水预报中基于岭估计的AR修正模型研究

为提高实时洪水预报精度,经常将水文模型与误差修正模型相结合,AR模型因其结构简单广泛应用于实时洪水预报误差修正。然而,实际应用显示,AR模型时常出现修正结果不稳定现象,表现为流量修正幅度过大,甚至出现“震荡”现象,严重影响修正效果。鉴于此,本文从矩阵特征值角度解释了AR模型出现不稳定现象的原因,并引入岭估计方法选择性利用流量信息更新自回归系数,使其更满足真实流量的涨落过程,增强该模型的稳健性。将新方法应用于蔺河口流域,结果显示岭估计方法显著提高了AR模型的稳健性,从而改善了模型修正效果,进一步提高了洪水预报精度。     

基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究

在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。