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计及季节与趋势因素的综合能源系统负荷预测 总被引:3,自引:1,他引:3
针对复杂影响因素下综合能源系统月度负荷预测精度低的问题,提出基于时间序列特征分解的月度负荷预测模型.利用时间序列分解方法将负荷数据分解为季节分量、趋势分量与随机分量,根据各分量随时间变化的特性,分别采用向量自回归模型、最小二乘支持向量回归与平均值法进行预测.各分量预测结果的投影重构值作为月度负荷的预测值,并考虑了季节拐点与区域经济因素对月度负荷的影响.实例分析证明该方法能够有效提高综合能源系统的月度负荷预测精度. 相似文献
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针对液力变矩器性能试验中的数据处理和分析需要,提出了应用BP神经网络进行试验数据辅助分析,以提高计算速度和编程处理能力,减少人为参与次数,实现数据分析处理的自动化。通过对具体数据、图表的实际应用表明,此种方法能够很好地表达原数据关系,数据的识别精度更高,能够满足实际试验测试的要求。 相似文献
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摊铺机工作装置的作业性能好坏直接影响着摊铺机的整机摊铺效果,在设计中需要重点对其进行分析.从摊铺机的摊铺机理入手分析了工作装置熨平板的工作原理及受力状况,给出了平衡方程,从理论上证明了熨平板的自找平特性;分析了施工过程中影响摊铺质量的5个主要因素,以及在这些因素影响下摊铺机工作装置的调整过程,并采用仿真方法模拟了物料阻力变化这一因素影响下工作装置的调整作用情况.可以作为摊铺机整机及控制系统设计的理论依据. 相似文献
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