基于环境特性网的负荷组合预测

在分析煤矿井下电力负荷特性的基础上选取单项预测模型,提出一种基于组合系数诱导IOWA算子的组合预测方法。该方法应用Dempster合成法则筛选精度较优的单项模型预测值替代历史数据,克服实际预测期数据未知的缺陷;基于发展相关性指标和精度指标构造递阶层次结构,运用熵权法求取两项模型评价指标的组合权重,求出组合系数;在预测过程中引入等维信息概念,使预测结果能够更合理地反映负荷发展规律。预测结果表明,基于组合系数诱导IOWA算子的模型适用于预测井下负荷,并能提高预测精度。

一种改进的基于IOWA算子的组合预测方法及应用

按误差平方和准则建立的基于IOWA算子的组合预测模型并不能正确反映出各个时期观测点所引起误差对预测值的影响程度,在实际预测时预测期数据是未知的,无法直接利用该方法进行预测。针对以上缺陷,提出以单项预测模型中精度较高者的预测值为标准,计算其余模型的预测值与其偏差,再按各个时期各单项偏差绝对值和的平均值大小赋予权系数,建立按照加权误差平方和准则新的预测模型,并利用遗传算法求解最优权系数。通过实例验证,改进后的组合预测方法优于原来的基于IOWA算子的组合预测方法,有效地提高了预测精度。

基于空穴序列的灰色预测模型及其应用

在实际预测中,原始数据往往呈现空穴序列,无法直接应用传统的基于等间距序列数据的灰色模型对其进行预测。提出直接利用有限的、不连续的观测点数据建立GM(1,1)模型,并利用遗传算法确定模型参数。最后,以某地区的电力系统负荷为算例,分别采用该文直接基于原始空穴序列建模和传统的内插数据后再建模,并将两种模型的预测结果进行了分析比较。结果表明,与传统内插GM(1,1)模型相比较,基于空穴序列的GM(1,1)模型的模型精度和预测精度均较高。

基于BFO-FCM聚类算法的排水管网监测点优化

为了克服FCM算法易陷入局部最优和对初始值敏感的缺陷,本文提出一种基于BFO的FCM聚类算法。即引入BFO求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解。将该算法用于排水管网监测点优化,实验结果表明,该算法可以快速、有效的优选监测点。

基于集成改进ELM的模拟电路故障诊断

本文提出一种基于旋转森林的集成极端学习机分类方法，用以提高模拟电路故障诊断的准确性。算法对采样后的数据进行小波分解获得故障特征，采用旋转森林增加集成极端学习机基分类器之间的差异性。实验结果表明，采用本文方法对模拟电路进行在线故障诊断具有较高的准确性。

面向计算机等级考试的ACCESS数据库综合教学案例设计

为了提高学生学习ACCESS程序设计课程的积极性,本文提出以"增强实战能力"为主线,在凝炼已讲授各章重点的基础上,参照计算机二级考试形式和内容设计综合教学案例,帮助学生复习巩固各章知识点,并采用"师生协作式"教学模式进行教学。经过教学实践证明,该方案可以获得良好的教学效果,并有效提高学生的二级考试通过率。

基于二维熵的组合形态学滤波方法及其应用

为了更好地还原被污染的PDF417条码图像,在条码图像识别前应对其进行去噪。提出一种基于二维熵的组合形态学滤波方法,采用基于全方位多尺寸结构元的开-闭滤波器分别对原始图像进行滤波,以各单个滤波器前后图像的二维熵变化大小作为权重,将各单个滤波器的输出进行组合滤波。实验表明,采用该方法可以有效去除噪声并保留图像的局部特征和细节,提高PDF417条码图像的识别率。

环境特性电网负荷灰色预测及其在Excel中的实现

本文采用基于GM(1,2)的灰色递阶预测模型预测井下电力负荷。为了便于算法的工程应用,综合考虑软件数据处理和分析的能力,选用Excel软件实现对煤矿井下电力负荷的预测。通过实例的计算过程,该方法简单方便,结果准确,工程实用性较强。

基于粗糙集的蛋白质结构分类属性筛选

为了对蛋白质结构进行正确分类,提出了一种基于粗糙集理论的蛋白质结构分类属性筛选方法。通过多结构比对工具MAMMOTH-mult获得条件属性值,针对分辨矩阵中元素特点提出了分辨矩阵简化方法和改进的属性约简方法。实验以SCOP 1.71数据库中结构信息完整的35个家族数据集为研究对象,采用本方法得到%STRCTCORE和%LOOSECORE两个蛋白质分类属性,并通过两个属性的d1a0fa1与35个蛋白质家族、46 626家族与35个结构比对结果散点图可以看出,将这两个分类属性作为蛋白质结构分类标准,基本上可以对蛋白质结构进行客观正确的分类。

基于猫群优化神经网络的语音情感识别

为了提高语音情感的识别率,本文首先采用线性判别分析将包括36个特征为韵律特征和38个特征为音质特征在内的74维语音情感特征向量降维为5维,以提高后续的识别率。然后提出了一种基于猫群算法优化的BP神经网络的权值和阀值,提高BP神经网络的收敛速度和学习能力。实验结果表明,与基于BP神经网络识别方法相比较,本文算法可以明显提高语音情感识别的性能。

浅谈青年专业课教师兼任辅导员工作的创新

青年专业课教师是高校学生工作中不可或缺的力量。本文简述了高校学生工作对辅导员素质能力的要求,然后分析了青年专业教师兼职辅导员的优势,最后结合自身担任兼职辅导员的经历,介绍了一些创新性的工作。为青年专业教师兼职辅导员真正成为学生的良师益友提供了有益的借鉴。

煤矿井下变电所选址评价

在综合考虑电网构架、建设投资、地质条件和环境问题等因素的基础上,建立了1套完整的井下变电所选址评价指标体系.针对井下变电所选址这一属性中度混合的多属性群决策问题,采用专家前置法,利用HWA算子和T-HWA算子将这一混合型多属性群决策问题转化为混合型多属性个体决策问题.对模糊物元分析方法的权重确定进行了改进,并结合所提出评价指标体系的多级性,提出了1种多级模糊物元分析评价方法用以解决井下变电所选址个体决策问题.经过实例验证,采用所提出的评价指标和评价方法,所得出的变电所位置与实际变电所位置选择相符,具有一定的实用性.

基于Protel的多张式电路图电气规则检查

与单张式电路图相比,在Protel DXP中对多张式电路图纸电气规则检查过程要相对复杂。本文以基于单片机的8路抢答电路层次原理图的电气规则检查为例,详细阐述了编译工程之前对项目选项进行合理的配置,以及多张式电路图的编译和错误修订过程。

烤箱温度神经网络控制仿真研究

针对烤箱温度在工作区域内的变化具有非线性的特点,运用神经网络逆控制和预测控制相结合的方法对整个系统进行控制。系统的仿真部分应用Visual Basic 6.0作为前端开发环境,MATLAB 5.3作为后端工具进行设计与实现。此种仿真的设计思想对其他系统的仿真有很好的参考价值。文中给出了系统结构,通过对实例的仿真表明系统具有很好的鲁棒性。

煤炭企业级电力云构建及电网规划应用实现

将"云计算"和SOA软件构架引入煤炭企业级电力系统,构建煤炭企业级电力云计算平台,最大限度地整合当前系统的数据资源和处理器资源,极大提高煤矿电网数据的处理和交互能力,进而为煤炭企业智能电网建设提供有效的技术支持。在该平台的基础上,以煤矿电网规划应用服务为例,阐述了整个服务的实现过程,为"云计算"应用服务落地提供了新的解决思路。

不平衡数据集的集成ELM分类算法

本文提出一种处理不平衡数据集的方法，即首先采用Tomekhks算法去掉噪声数据点和边界区域样本点；然后采用聚类融合算法对多数类样本中聚类一致性较低的中心区域样本进行US欠抽样；将抽样结果与少数类数据合成新数据集训练ELM基分类器，采用投票发集成分类结果。通过实例分析，本文方法可以有效提高对少数类样本的分类性能。

基于仿生智能优化RBF神经网络的故障诊断

从锅炉水循环系统当前工艺参数中辨别和判断故障,可以使控制人员更全面地判断当前生产状态和预测未来情况,从而及时采取有效应对措施。该文提出一种基于仿生智能优化的RBF神经网络用于水循环系统故障的诊断。即针对构造RBF神经网络时隐相关参数难以确定的问题,该文提出采用混合蛙跳聚类算法确定隐层节点数,采用混合粒子群算法确定c和σ,使用最小二乘法(LMS)计算ω。通过实例验证,采用该文方法可以准确的诊断锅炉水循环系统的故障。

基于集成改进ELM的蛋白质结晶偏好预测

由于基于蛋白质结晶的X射线晶体成像技术存在成功率较低的问题,因此引入计算方法筛选容易结晶的蛋白质序列对于节约测定蛋白质序列实现成本意义重大。该文提出一种基于旋转森林的集成极端学习机分类方法,用以提高蛋白质结晶偏好预测的准确性。选择蛋白质序列及序列衍生的信息和蛋白质相关的物理、化学等性质在内的20个特征作为分类特征,采用旋转森林增加集成极端学习机基分类器之间的差异性。实验结果表明,该文方法具有较高预测精度。

环境特性电网负荷组合预测

本文在分析煤矿井下电力负荷特性的基础上选取适用的单项预测模型，然后根据综合预测有效度和模型冗余校验对单项预测模型进行筛选。提出一种基于改进IOWHA算子的组合预测方法对井下电力负荷进行预测，即应用Dempster合成法则筛选精度较优的单项模型预测值替代历史数据，克服实际预测期数据未知的缺陷；在预测过程中引入等维信息概念，使预测结果能够更合理地反映负荷发展规律。预测结果表明，本文提出的预测方法适用于预测井下电力负荷，并能有效提高预测精度。

基于改进人工蜂群优化的精馏过程再沸器控制

该文提出一种基于改进ABC优化微分先行PID控制器的方法,即首先采用跟随蜂阶段基于当前局部最优解搜索策略、采蜜蜂和跟随蜂阶段邻域搜索概率提高传统ABC算法的收敛速度和局部搜索能力,然后将以误差性能指标ITAE为目标函数,运用改进的ABC对已建立的Simulink控制系统模型进行PID控制器参数的优化。仿真结果表明,采用该文方法,可以自动的确定精馏过程再沸器控制中PID控制器最优参数,使整个系统获得较好的控制性能。