三种新型智能算法在疫情预警模型中的应用——基于百度搜索指数的COVID-19疫情预警

自2019年12月底中国武汉爆发新型冠状病毒性肺炎（Corona Virus Disease 2019,COVID-19）以来,我国经济社会遭受巨大危害,利用网络数据预警疫情发展趋势可以有效降低其社会危害。而采用机器学习算法构建预警模型时,参数选取是其中重要内容,与最终构建模型的精度密切相关,探讨多种新型智能优化算法在百度搜索指数COVID-19预警模型中的应用效果,可为新型智能优化算法的推广应用提供一定的理论依据和分析策略。对比多元宇宙算法（Multi-Verse Optimizer,MVO）、黏菌算法（Slime Mould Algorithm,SMA）及平衡算法（Equilibrium Optimizer,EO）三种新型智能优化算法,在最小二乘支持向量机（Least Squares Support Veotor Machine,LSSVM）百度搜索指数疫情预警模型中的应用效果。优化算法寻优过程,SMA算法收敛性较差,全局搜索能力弱于MVO和EO算法,而EO算法运算效率相对较低,MVO算法的运算效率高,收敛性也较强,最终构建预警模型优势明显（测试集的MSE为17.77,MAE为38.38,RMSE为129.35,R2为0.87）。三种智能优化算法皆可提升LSSVM预警模型的预测性能,而MVO优化算法的综合运算效能最好,最终构建的MVO-LSSVM预警模型可为后续疫情常态化防控阶段的防疫行为预判提供一定参考。     

基于“互联网+”的智能电网智慧学习系统

基于统一规范的跨终端学习行为采集技术、自适应学习推荐技术、游戏化学习技术,设计并实现了基于“互联网+”的智能电网智慧学习系统,为电网技术培训提供了一个网络化、智能化、移动化、个性化、游戏化的自适应学习培训平台。     

玉米油中1,3-甘油二酯的制备及工艺研究

利用固定化脂肪酶对玉米毛油进行酶解,采用单因素试验和正交试验研究了酶解温度、酶添加量、水添加量、甘油添加量以及酶解时间对1,3-甘油二酯含量的影响,同时测定了分子蒸馏过程中二级蒸馏温度、进料流速以及刮膜转速对分离纯化1,3-甘油二酯的影响。结果表明：固定化脂肪酶酶解玉米毛油的最优酶解条件为酶解温度70℃、酶添加量0.3%、水添加量20%、甘油添加量10%以及酶解时间4 h。在进行分子蒸馏时,在冷凝温度,真空度一定的条件下,确定了二级分子蒸馏的最佳分离纯化条件,即蒸馏温度200℃、进料流速5.5 mL/min和刮膜转速300 r/min,在此条件下,能高效提高1,3-甘油二酯的含量,提高产品的品质。     

台区低压开关跳闸预防性运维系统设计

针对以往系统受到谐波干扰导致运维效果差的问题,在继电保护技术支持下,提出了台区低压开关跳闸预防性运维系统设计。根据台区低压供电线路现场需求,设计预防性运维系统总体结构。采用ST X-NUCLEO-6180XA1 VL6180X 型号传感器,感知周围环境信息;依据智能通用网关工作原理,设置子网掩码判定网络中主机位置,实现2个网络之间实时通信;使用HZ-JK02B型号直流电源屏监控设备,增加集中式扩展单元,通过RS485接口通信,实现支路绝缘监测。在实际电路中设置运算放大器,结合反馈网络,抑制外界噪声。在运维技术支持下,使用逻辑空间3层体系,采用继电保护法对设备运维工作内容展开分析,以此实现台区低压开关跳闸预防性运维。仿真实验表明,系统运维效果最高可达0.935 4,运维投资成本较低。研究为电网安全运行提供了预防性维护管理方案支持。