PCA_RBF网络在电力负荷预测中的应用研究

研究电力负荷预测问题,由于电力负荷因子间存在非线性和高度冗余,传统方法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性特征,导致预测精度较低.为了提高电力负荷预测精度,提出一种将主成份分析(PCA)和RBF神经网络相结合的电力负荷预测方法(PCA-RBF).首先对电力负荷高维变量数据矩阵进行标准化处理,然后利用主成分分析建立相关矩阵,计算特征值和特征向量,通过求取累计方差贡献率,对主成分作为RBF神经网络的输入进行训练预测,主成分以较少的维数包含了原高维变量所携带的大部分信息,避免过多的输入导致的精度低和训练慢的不足.采用PCA_RBF模型对某省1992-2002的电力负荷数据进行验证性测试和分析.实验结果表明,改进的PCA_RBF模型可有效降提高负荷预测精度.     

面向汽车外形空气动力学优化的代理模型方法

针对代理模型在汽车外形气动优化上的适应性研究较少的现状,运用不同数量样本点构建径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型、多项式模型和Kriging模型等3种常用代理模型.对比发现,在样本点相同的情况下,RBF模型的精度最高,最优解更好.在样本点增加的基础上,多项式和Kriging模型的精度提高,但计算量也大幅增加;多项式最优解更接近RBF模型的最优解,而Kriging模型最优解仍不理想.综合评估可知RBF模型更适用于汽车外气动优化.     

组合模型在电力价格预测中的应用研究

电力价格同时具有线性和非线性规律,价格预测就符合收益最大,风险最小,满足供电的要求.当前传统的方法只能反映电力价格部分信息,从而导致电力价格预测精度不高.为了提高电力价格预测精度,提出一种基于ARIMA和RBF神经网络相结合的电力价格组合预测方法.首先采用ARIMA方法对电力价格的线性部分建模预测,然后采用RBF神经网络对电力价格非线性部分建模预测,最后利用三层结构的RBF神经网络将2种方法预测结果进行非线性组合,得到电力价格最终预测结果.实验结果表明,组合模型相对于单模型的预测具有更高的精度,组合模型发挥了2种模型各自的优势,在电力价格预测中具有广泛的应用前景.     

基于特征选择和iJaya-SVR的年度电力消费预测研究

准确的电力消费预测对能源规划和政策制定具有重要意义.鉴于已有研究忽略了特征冗余以及智能优化算法控制参数不确定对预测精度的影响,引入最大相关最小冗余(MRMR)算法筛选电力消费的关键影响因素作为预测指标,提出改进的Jaya算法(iJaya)用于优化支持向量回归(SVR)的超参数,进而构建MRMR-iJaya-SVR预测模型.以我国的年度电力消费数据为例,对MRMR-iJaya-SVR模型的预测效果进行验证,并利用北京市的年度电力消费数据测试其鲁棒性.结果表明:iJaya算法具有较强的全局搜索能力和较好的稳定性,MRMR-iJaya- SVR模型在单步预测和多步预测中的表现均优于基准模型.此外,对于不同的数据集,MRMR-iJaya-SVR模型均具有良好的鲁棒性.     

计及光伏及风电并网的电力系统短期负荷预测

为提升光伏、风电等分布式能源大量接入电网后短期电力负荷的预测精度,促进电网消纳能力提升,本文对光伏出力及短期用电负荷采用小波——径向基函数(RBF)神经网络预测方法;对风力发电首先利用总体平均经验模态分解(EEMD)方法对其功率数据分解,再采用BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、ELMAN神经网络四种神经网络预测方法进行预测,并用粒子群算法(PSO)和灰色关联度(GRA)修正。最后,利用等效负荷的概念,分析光伏、风力发电并网对于短期电力负荷预测的影响,并将三种模型有效结合,得到了考虑光伏及风力发电并网的电力系统短期负荷预测的等效负荷预测模型。实例分析表明,本文所提方法相较于其他方法在该预测项目上具有相对更高的预测精度。     

基于Kriging模型的铁路棚架结构失效预测

为研究铁路棚架结构在受到断裂导线的冲击作用下是否失效，提出基于Kriging模型的铁路棚架结构失效预测方法。首先建立棚架结构的有限元模型，用于仿真计算棚架在极限载荷下的应力；然后，提出采用Kriging模型对棚架结构在极限载荷下的破坏区域进行预测；最后，利用K折叠交叉验证方法对所建立的Kriging模型的精度进行验证，并与径向基函数（Radial Basis Function, RBF）模型预测精度进行对比。结果表明，所提出的基于Kriging模型的铁路棚架结构失效预测方法具有更高的预测精度，可应用于指导铁路棚架的结构设计。     

神经网络在股票价格预测中的研究

研究准确优化预测股票价格问题,针对影响股票价格具有非线性、不稳定的特征,股票价格由于受到社会经济因素的影响,变化大.采用传统神经网络方法在股票价格预测中易陷入局部极小值,泛化能力受到影响.为了提高股票价格精度,提出一种基于粒子群优化算法(PSO)的RBF神经网络(RBFNN)股票价格预测模型.利用粒子群优化算法的良好的寻优能力,对RBF神经网络参数进行优化,从而加快RBF神经网络运算速度,并提高了RBF神经网络的预测精度.利用粒子群优化的RBF神经模型对上证指数(000001)股票价格进行了验证性测试和分析,实验结果表明,相对于各参比模型,经过粒子群优化的RBF神经网络模型预测方法有更好的收敛性,更强的学习能力,显著地提高了预测精度,可为预测提供依据.     

改进麻雀搜索算法的RBF神经网络水质预测

针对污水处理过程中化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)难以在线测量的问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的软测量模型.首先,用污水处理厂实测数据挑选出与COD相关的过程变量作为输入变量;其次,基于RBF神经网络建立出水COD软测量模型,利用自适应遗传算法改进的麻雀搜索算法(adaptive genetic algorithm improved sparrow search algorithm, AGAISSA)优化RBF神经网络的中心值、宽度值以及权值,通过改进麻雀位置更新公式以及引入遗传算法中的自适应交叉和变异操作保证了软测量模型的精度;最后,将RBF神经网络的软测量模型应用于污水处理厂实测数据加以验证,结果表明:AGAISSA优化RBF神经网络模型能够对出水COD进行准确的预测,具有较高的预测精度.     

蚁群灰色神经网络模型在稻瘟病预测中的应用

水稻稻瘟病这种灰色系统具有复杂的非线性.综合利用蚁群灰色GM(1,1,θ)预测模型和RBF神经网络预测模型的特点,建立了蚁群灰色RBF神经网络组合预测模型.经过14年对水稻稻瘟病的预测分析,得出蚁群灰色神经网络模型的预测精度高达96.77％,验证了预测模型的有效性.     

PCA-SVM在电力负荷预测中的应用研究

研究电力负荷预测问题,传统方法无法消除数据之间冗余及复杂特征,导致预测精度较低.为了提高电力负荷预测精度,提出一种基于主成份分析(PCA)的支持向量机(SVM)电力负荷预测方法(PCA-SVM).首先利用主成分分析对电力负荷的影响因素进行处理,消除各因素之间的高度冗余性,通过提取样本集的主成分完成数据预处理,有效地压缩样本集的维数,加快SVM学习速度并提高预测精度,然后利用支持向量机,对保留的主成成分进行建模预测.最后利用PCA-SVM模型对华东地区1978～1998的电力负荷进行了验证性测试和分析.实验结果表明,相对于各参比模型,PCA-SVM模型可以有效地降低样本集的维数,提高负荷预测精度.PCA-SVM是一种高效、高精度的电力负荷预测方法.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。