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在介绍了小波阈值降噪理论和广义回归神经网络基本理论的基础上,针对电力系统的月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的复杂非线性特征,提出了一种月负荷预测新方法。首先对历史数据进行小波软阈值去噪,以横向历史数据和纵向历史数据作为神经网络的输入,建立了月度负荷预测模型,并将其应用于我国某地区月度负荷预测,结果表明:该模型既具有较好的鲁棒性,预测精度较高且较为稳定,又具有良好的实用性。 相似文献
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钢颗粒增强铜基复合材料的界面和传导性 总被引:4,自引:2,他引:2
采用悬浮浇铸工艺并控制冷却速度成功地得到了钢颗粒增强纯铜基铸造复合材料。研究表明,钢颗粒与纯铜基体结合良好,钢颗粒没有固溶于纯铜基体,没有造成铁污染,也没有过度扩散,其电阻率为2.132×10 相似文献
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施工现场由于操作人员接线、用电不当.或未按安全用电技术规范架线、接零和使用电气设备,导致机械损坏、漏电,甚至造成结构垮塌事故,严重威胁着建筑施工人员的生命安全和国家财产安全.对此,除了要牢固树立"安全责任重于泰山"的思想外,还应让施工管理人员、操作工人,特别是流动性很大的农民工,认真学习并牢固掌握一些有关安全用电和安全操作技术知识,使"安全施工"成为日常工作中的自觉行动,变"要我安全"为"我要安全". 相似文献
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针对电力系统月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的非线性特征,提出了一种基于小波变换的月负荷预测方法。通过小波变换把月负荷序列分解为多个频率成分的叠加,针对不同频率成分的不同特点采用不同的预测方法,最后将各频率成分的预测结果重构进而得到预测数据。该方法避免了考虑气候、政策等因素,仅利用电力负荷历史数据进行预测。实例结果表明采用该方法进行月负荷预测可以达到较高的精度。 相似文献
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以黑龙江鸡西柳毛鳞片石墨为原料制备石墨烯,重点探讨了氧化剂配比、氧化时间对氧化石墨结构的影响,表征了氧化石墨、氧化石墨烯与石墨烯的晶体结构与形貌特征.并将石墨烯与氧化锌纳米棒阵列(RGO/ZNRs)复合,研究了石墨烯浓度对石墨烯/氧化锌纳米棒阵列复合材料光催化降解性能的影响,分析了复合材料的光降解机制.结果表明:鸡西柳毛天然鳞片石墨成功制备成单层或少层还原氧化石墨烯片,厚度为1.1~1.3 nm.石墨烯的引入有效增强了RGO/ZNRs复合材料光催化降解性能.当石墨烯浓度为2 mg/mL时,RGO/ZNRs复合材料中石墨烯的含量达到最优值,光催化性能最佳. 相似文献
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影响短期电力负荷预测的因素众多,如何有效地判断和选择这些相关因素是改善电力负荷预测的关键,通过引入数据挖掘中粗糙集约简算法来解决这一难题。针对常规粗糙集算法计算量大,且不具备容错性和泛化能力,在属性约简过程中设置了分类可信度β,因而对数据具有了一定的容错性和泛化能力,增强了抗噪声能力。经过对实际数据的计算分析,证实了本文提出的方法在一定程度上提高了负荷预测的精度和速度。 相似文献
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