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空调系统负荷非线性变化,单独利用人工神经网络方法进行预测,受到样本数量少等的限制,精度一般都比较低。空调系统负荷时间序列包含了参与空调系统动态变化的全部变量的信息,可以利用相空间重构技术提取和恢复出系统原来的规律。重构后的相空间具有与实际动力系统相同的几何性质,这样就可以大大增加样本数。相空间重构受嵌入维数m和延迟时间τ的影响,确定这两个重构参数的最佳数值是非常重要的。建立了基于相空间重构技术的神经网络空调负荷预测模型,在嵌入维数m和延迟时间τ分别取不同的值时,利用这个模型对相同时间段的空调负荷进行预测,选择预测误差最小时对应的参数为最佳相空间重构参数,对应的预测值为最佳预测结果。结果表明,这个方法有很好的效果,具有简化计算复杂性等特点。 相似文献
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本文观察并测试了七种有机试剂和两种还原性气体对 ICP-AFS 同时测量钾、钙、镁和钠时荧光强度的影响,认为有机试剂加入后对荧光强度的增强作用不仅仅是因为有机试剂可以改变雾化效果所致。在比较了有机试剂与还原性气体的影响差异后,本文认为有机试剂对荧光强度的影响是多方面的。 相似文献
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单壁碳纳米角具有独特的性质,如大的比表面积、良好的导电性和生物相容性等,在某些领域应用广泛. 本文结合作者课题组工作,综述了单壁碳纳米角电化学应用现状,并展望其今后的发展趋势. 相似文献
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