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计算机应用基础作为高校学生必修的公共基础课程,看似轻松,但是要真正教出水平和质量却不是那么的简单。尤其是学生在青年时期,着迷于游戏,枯燥的计算机应用基础知识并不能调动学生的兴趣,倘若把学生钟情的游戏应用到教学中形成游戏教学法是否可以全面提高高校学生的职业能力和学习效果呢,值得我们进一步探讨。 相似文献
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针对每个用户均配置四根天线的X信道,提出了一种新的空时编码传输方案.每个用户采用速率为2的空时分组码(R2-STBC),首先对编码矩阵进行预编码,然后将预编码后的编码矩阵进行加减组合后分两次发送.通过对接收信号进行加减操作减少相互干扰的编码矩阵的数量,再通过合理地设计预编码以及接收端的线性处理消除多用户干扰.与已有方案相比,所提方案在保持传输效率不变的情况下,不仅极大地减少了反馈信息,而且性能显著优于相同场景中的已有方案. 相似文献
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火电工程项目招标评审对选择最理想的工程投标方案具有重要的意义。现有的方法侧重于由招标者凭经验预先设定各项指标的权重值和评分值,再交由评审人员评价计算得出各投标方案的综合得分,然后按得分高低排序和选择,这种经验型方法人为干预较大、主观性强,可能会影响最理想的工程投标方案;应用德尔菲法和层次分析法相集成的评价方法,建立较为完善的火电工程招标评审综合评价体系,将经验型管理提升到科学型管理,从而确保工程招标评审的客观性和准确型,最后,以某火电厂招标评审为算例,验证了模型的合理性和有效性。 相似文献
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运用相似日和LSTM的短期负荷双向组合预测 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高短期电力负荷预测精度,提出了运用相似日选择与长短期记忆的短期负荷双向组合预测方法.首先,以关联度大小为标准,根据归一化后的待预测日气象因素序列确定数据集;然后,使用长短期记忆神经网络分别进行横向预测和纵向预测,利用最小方差法计算每一个采样点的横向、纵向预测值的权重,得出双向组合预测结果;最后,充分考虑气象因素对... 相似文献
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针对光伏发电功率随机性强、波动性大且预测精度较低等问题,提出了一种基于改进自适应白噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)和多策略改进白鲸优化算法(MBWO)优化加权核极限学习机(WKELM)预测模型。首先,根据Pearson分析确定对光伏发电功率相关性较高的气象因素,并利用Kmeans++对历史数据进行聚类得到不同天气类型的相似日集。其次,利用ICEEMDAN将原始光伏功率分解为不同频率的子序列以降低其波动性。然后,对各子序列构建WKELM预测模型,并利用MBWO优化模型的核参数和正则化系数。最后,将各子序列的预测值相加得到最终的预测结果。以国内江苏某光伏电站真实数据为例对该模型及其他模型进行算例分析,结果表明此处所提组合预测模型具有较高的预测精度。 相似文献
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针对某300 MW机组传输信号受外界干扰引发信号误动,造成主燃料中断(mater fuel trip,MFT)的案例,本文通过对事件发生前后过程的详细分析,最终找出原因,并提出相应整改的措施和方案。该事件的故障分析过程和处理措施对于设计工作具有一定的参考意义。 相似文献
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已有的研究表明,预编码可以消除4用户的多输入多输出多址接入信道(MIMO-MAC)中的多用户干扰,然而,该方法需要大量的反馈信息。针对该问题,提出了该场景中一种无反馈的干扰消除方法。每个用户采用完美空时分组编码,通过合理地设计每个编码的发送方式,使得接收端对接收信号进行线性处理后消除了多用户干扰。与已有方案相比,所提方案在不改变传输效率、每个符号平均发送功率以及分集增益的同时,极大地降低了反馈量。仿真结果验证了所提方案的有效性。 相似文献
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为了提高光伏发电功率预测精度,建立了基于ICEEMDAN-DTW和ISMA-WLSSVM的光伏发电功率超短期组合预测模型。首先,根据Pearson相关性分析,确定光辐照度、环境温度以及湿度为光伏发电功率的关键气象影响因素,继而使用改进的自适应白噪声完备集成经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, ICEEMDAN)对历史光伏功率和气象因素进行分解,降低其复杂度和随机波动性,并利用动态时间弯曲(Dynamic Time Warping, DTW)算法确定每个光伏功率子序列的输入特征向量。其次,对最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)在建模过程中的误差进行权重分配,得到加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machine, WLSSVM),其解决了LSSVM模型鲁棒性低的缺陷。最后,通过改进黏菌算法(Improve Slime Moul... 相似文献