基于Kohonen聚类小波包分解和ELM的短期电力负荷预测

提出基于Kohonen聚类、小波包分解和极限学习机的短期电力负荷组合预测方法.考虑到电力负荷具有一定周期相似性,经过Kohonen神经网络的聚类分析能确定与待预测日具有类似特性的负荷相似日;利用双正交小波对负荷数据进行分解,得到不同的频率分量分别送入ELM网络进行预测;最后将所得的不同频带中的待预测负荷分量组合,即为最终负荷预测值.经仿真实验表明,较传统单一的神经网络算法,该方法在预测精度和运算时间等方面均颇有提升,具有一定的实用性.

基于改进人工蜂群算法的分布式电源规划

通过改进人工蜂群算法,建立了系统网损最小、电压质量最优的综合优化目标,应用判断矩阵法确定多目标的权重系数,进一步优化分布式电源的选址与定容.在改进的算法中,运用均匀设计-反向寻优的方法来优化初始群体,提高全局寻优率.同时,为了解决基于比例适应度选择不足的问题,用基于适应度排序的选择概率代替了基于比例适应度的选择概率,不仅使种群的多样性得到了保护,而且扩大了全局搜索的范围.最后采用IEEE33标准节点配电网仿真,通过算例分析来验证该算法的有效性和可靠性.

地方本科院校心理委员培训优化策略

培训是提升心理委员胜任力的重要载体。为精准地分析心理委员的培训需求,利用整体随机抽样方法选取地方本科院校学生发放培训需求调查问卷,共发放350份,收回问卷338份。调查发现存在培训内容与需求不符合、培训方式单一、培训效果缺乏保障、满意度不高等问题。地方本科院校心理委员培训的优化策略是:(一)增强胜任力,树立培训理念;(二)提高针对性,回应学生需求;(三)探索新形式,实现多载体化;(四)完善评价机制,优化考核制度。

高校朋辈辅导效果影响因素分析

朋辈教育可界定为涵盖朋辈之间的各种帮助活动,提供倾听、支持及帮助,促进辅导双方共同发展和成长的教育活动。本文通过分析近二十年来高校朋辈辅导相关的理论和实证研究,归纳高校朋辈辅导效果的影响因素。结果发现辅导对象、辅导者、辅导关系、辅导环境及其他因素影响着高校朋辈辅导效果,因此高校应进一步提升朋辈辅导者的辅导能力、建立良好的朋辈辅导关系、创新高校朋辈辅导的理论成果、营造和谐的辅导环境来进一步提升高校朋辈辅导的效果。