基于数据驱动理念的电力日负荷曲线预测方法研究

针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相关性分析,以此确定对负荷影响较密切的因素,随后建立分类器得到各主要影响因素与各负荷类别之间的关系为后续预测模型奠定基础。对预处理后得到的不同类型的负荷数据采用最小二乘支持向量机方法建立不同的负荷预测模型。以南方某发达城市2008年的负荷数据作为算例验证数据,将本文所提负荷预测方法所得结果与未经数据预处理的负荷预测方法所得结果进行比较,结果表明本文提出的方法得到的预测结果精度较传统方法提高约6%。     

基于反泄露傅里叶变换和凸集映射的OVT域数据重建方法

基于偏移距矢量面元(Offset Vector Tile,OVT)的地震数据处理方法可以较好地提高复杂地质体的成像精度。但由于采集成本和地理地质条件等因素的影响,常导致采集不规则,CMP覆盖次数不均匀,在OVT域内数据很难实现理想的规则采集。因此,数据重建技术是OVT域关键的处理技术之一。本文通过分析OVT域的数据特征,提出利用反泄漏傅里叶变换(anti-leakage Fourier transform,ALFT)和凸集映射(Projection Onto a Convex Set,POCS)联合进行OVT域数据重建的方法。利用反泄漏傅里叶变换可使重建结果在有限频宽内保持数据信号不受损失同时亦可压制高频信号的假频问题。通过模型数据随机抽稀后的重建结果与原始数据的对比分析,验证了本文所提方法的有效性和可行性。将该方法应用到南方某实际三维地震资料的处理中,数据重建前后的叠加剖面与偏移结果的效果对比,亦表明本方法在提高断层成像精度方面具有良好的效果。     

浅谈中职英语教学中词汇的积累和拓展

英国著名的语言学家D.A Wilkins说过：“英语没有语法，人们不能表达很多东西；而没有了词汇，人们就无法表达任何东西。”据此可知英语词汇的重要性，掌握英语词汇量的多或少直接关系到英语的表达能力。笔者在了解职专学生现有的英语知识水平和词汇学习方面存在的普遍困难的基础上，结合相关的词汇教学理论和中职课堂教学实践，运用词汇教学策略，即利用读音规则，构词法，思维联想来指导学生学习、积累和拓展词汇。     

科技期刊中文文摘的撰写

摘要是现代科技论文的必要附加部分,只有极短的文章才能省略。它是帮助读者从浩瀚的信息海洋中能较快、较准地找到他们所需要的科技信息的一种有效工具。摘要一般置于作者及其工作单位之后、关键词之前。根据GB/T6447-1986《文摘编写规则》关于摘要的定义,摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述文献重要内容的短文。按摘要的不同功能来划分,它大致分为报道性摘要、指示性摘     

点的合成运动的教学方法研究

文章从点的合成运动问题出发,结合自身教学经验,介绍了几种教学中常用的教学方法,以此期望能够更好地完成教学工作。     

一种基于综合分词和模糊匹配的地名地址匹配方法研究

通过对国内地址匹配现状的全面研究,并结合对原始地址数据的分析,总结出了我国常用地址表述的习惯和规律,抽象出了地址匹配层级模型和地址匹配类型,用于地址匹配的各个过程。在此基础上,提出了基于先验知识的中文分词算法和基于规则的模糊匹配方法,并利用工商注册数据库为原始地址数据文件,建立了工商职能部门企业地址数据与空间数据的地址匹配映射。     

网络审计系统中Apriori算法的应用与研究

此文介绍了关联规则的主要内容,结合了网络审计系统中事务数据库的特征,从Apriori算法的基本概念出发,根据网络审计的特点,介绍了一种基于分片的改进的Apriori算法的,并给出证明。最后在改进的策略选择上给出结论。     

基于技术进化趋势的裁剪方法研究

裁剪是TRIZ中一种有效解决问题的方法,其通过删除问题元件,重组系统有用功能进行产品创新设计,达到简化系统与优化产品的目的.为了启发和引导设计者在裁剪过程中有效地利用资源,在使用裁剪规则引导创新设计的基础上,以具有预测性和启发性的技术进化趋势作为知识源,综合分析进化趋势解题与裁剪规则引导功能重组的资源来源,构建了进化趋势与裁剪规则的映射关系,提出了基于裁剪规则的多层次进化趋势选择策略,利用进化趋势辅助功能重组,构建了基于进化趋势的裁剪方法过程模型.最后通过钢带铠装机裁剪实例验证了此方法的合理性.     

信息网数据库管理系统规则的设计与实现

为了实现信息网数据库管理系统INMDBMS(Information Network Database Management System)的逻辑推理功能,提出了适用于INMDBMS的信息规则语言IRL(Information Rule Language)用于规则的表示。总结Datalog语言中几种传统的递归查询算法,同时结合INMDBMS的数据模型特点,设计并实现了IGQA(INMDB Goal_driven Recursive Query Algorithm)作为IRL规则语言的递归查询算法。IGQA以深度优先、回退的方式来实现递归查询。在真实数据集上的实验表明,当数据规模增长时,IGQA具有较高的执行成功率和较好的执行时间稳定性。