基于神经网络的运氢需求预测模型研究

本文提出了一种基于神经网络的时间序列预测模型,能够有效地利用预测运氢需求与时间的关系,提高了预测的精度和稳定性。通过与几种经典的时间序列预测模型进行比较,结果表明,该模型在所有评价指标上都优于其他模型;同时对比了一个月内运氢需求的真实值和预测值,变化趋势和波动程度都拟合较好,表明该模型的有效性和可靠性。

高压氢气储运设备及其风险研究

本文旨在深入研究高压氢气储存和运输设备,以及其存在的风险。在研究背景部分,文章探讨了氢能源在未来的需求和前景,以及高压氢气储存和运输技术的重要性和存在的问题。文章还介绍了压缩氢气储存和液态氢气储存技术,并详细介绍了高压氢气储存和运输设备的构成和特点。在风险评估和安全管理部分,文章重点探讨了高压氢气储存和运输过程中存在的风险,包括爆炸、漏氢、容器损伤、火灾等危险。同时,文章讨论了安全管理和风险控制措施、设备设计和制造标准、设备安装和维护标准、应急预案和事故处理措施等方面的内容,旨在提高高压氢气储存和运输设备的安全性。最后,文章总结了高压氢气储存和运输设备的现状和发展趋势,并展望了其应用前景。通过全面探讨高压氢气储存和运输设备的相关问题,为氢能源产业发展提供有益的参考和建议。