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为克服利用传统最小二乘法估计GM(1,1)模型参数的缺陷,改善该模型在中长期负荷预测中的精度,提出了基于最小一乘法的GM(1,1)模型,对离散后的GM(1,1)模型以误差的绝对值之和达到最小确定参数。由于该GM(1,1)模型中的目标函数非连续,不可导,用传统的优化无法求解,本文针对模型的特性设计了求解该优化模型的遗传算法,对模型的参数进行估计。将所提出的模型应用于负荷预测,通过与传统预测效果的对比分析,验证了本文方法的有效性和优越性。 相似文献
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为克服利用传统最小二乘法估计GM(1,1)模型参数的缺陷,改善该模型在中长期负荷预测中的精度,提出了基于最小一乘法的GM(1,1)模型,对离散后的GM(1,1)模型以误差的绝对值之和达到最小确定参数.由于该GM(1,1)模型中的目标函数非连续,不可导,用传统的优化无法求解,本文针对模型的特性设计了求解该优化模型的遗传算法,对模型的参数进行估计.将所提出的模型应用于负荷预测,通过与传统预测效果的对比分析,验证了本文方法的有效性和优越性. 相似文献
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通过粉末冶金工艺制备碳化钒颗粒增强铁基复合材料,研究了原住合成和外加法对复合材料烧结密度、性能及组织结构的影响,并借助金相、SEM、EDS观察了碳化钒的分布及元素成分。试验结果表明:原位合成复合材料具有更高的烧结密度和抗弯强度,在1280℃时达到最大值,分别为7.4g.cm^-3和983MPa,在烧结过程中反应生成了碳化钒颗粒,主要分布在晶界;外加法中的碳化钒颗粒分布更均匀,并通过扩散作用融入Cr、Mo、Fe等合金元素。 相似文献
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