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随着市场经济的建立,按照市场需求开发产品,成为企业占据市场的重要步骤,本文介绍了八十年代中期发生在微机行业中的一次产品竞争过程,分析了竞争成败的原因,并由此得出:在技术不断翻新,市场竞争日趋激烈的情况下,市场需求已成为诸多因素的集中表现,并且是在产品进入市场以后才统一表现出来。本文正是要揭示“市场需求”中的内在因素,以增进人们对这一问题的认识。 相似文献
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某省自实施有序调停以来,取得良好节能减排效果。本文就有序调停问题建立目标规划模型,并根据实际情况及研究调查,确定权系数,良好的对有序调停问题进行约束,并在此基础上,解决在传统线性规划问题中,找不到最优解的情况,本文所采用的模型在尽量满足约束条件的基础上,寻求满意解。在实例分析中,通过8台机组的小型网络决策过程,验证了这一方法的有效性,并得出节约的经济效益。 相似文献
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在传统观念中,垃圾是污染物,然而随着资源的日益匮乏,垃圾已经是一种很有前景的可再生资源。利用垃圾作为燃料进行发电,不但清理了工业生活垃圾,也满足了电量的供应。垃圾发电厂的选址关系到了整个垃圾发电厂的发展,并且可能引起社会问题进而影响发电厂的建设,具有重要的研究意义。在分析垃圾发电厂选址基本理论的基础上建立了垃圾发电厂选址评价的指标体系,并且运用改进的自主决策视角综合评价方法对垃圾发电厂的多个厂址进行了评价,得到了厂址优劣的排序结果。通过实例验证,说明了本文研究方法的可行性。 相似文献
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基于灰色傅里叶变换残差修正的电力负荷预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于灰色傅里叶变换残差修正的负荷预测模型,首先运用滑动平均法对原始数列进行改进,减弱异常值的影响;然后运用傅里叶变换对一般灰色预测模型进行改进,通过对残差进行修正,消除样本数据中偶然因素的影响.算例分析表明,与一般灰色预测模型和马尔可夫残差修正模型相比,该模型的预测精度有所提高,证明了该模型的有效性和实用性. 相似文献
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建立科学合理的中长期电力需求预测方法,是电力产业科学规划建设的前提。构建了基于高斯过程(GPR)和粒子群(PSO)的混合电力需求预测模型。采用PSO算法对协方差函数中的参数进行优化,将修正后的参数作为初始值在GPR模型中进行电力需求方面的培训。在贝叶斯框架下,对协方差函数中的参数再次进行优化。用训练好的GPR模型进行电力需求预测,并将结果与自回归积分移动平均模型和指数平滑模型进行比较。验证结果表明,基于高斯过程(GPR)和粒子群(PSO)的混合电力需求预测模型具有很好的稳定性和更高的预测精度。 相似文献
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基于ARMA误差修正和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用最小二乘支持向量机( LS-SVM)进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择.对于支持向量机中的核参数和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择.在对LS-SVM回归模型参数优化的基础上,建立自回归滑动平均(ARMA)误差预测模型来修正负荷预测结果从而提高预测精度.选择某地区夏季96点负荷数据作为训练样本和测试样本进行分析,并且选择SVM模型进行对比,实验结果表明,同标准的SVM回归模型相比,APSO-ARMA-SVM负荷预测模型能明显改善预测精度,能够推广到电价预测等其他预测领域. 相似文献