基于长短期记忆网络的炼钢厂碳排放量预测方法

钢铁行业作为中国制造业碳排放量第二大的行业,拥有较大的碳减排潜力。为便于相关部门对碳排放量进行监管和控制,展开碳排放量预测研究。以某炼钢厂为研究对象,首先,分析炼钢流程中的二氧化碳排放,确定了引起碳排放的10种能源物质,据此收集了炼钢厂2001—2023年的基础能源数据,依据碳排放核算方法由基础能源数据核算出碳排放量;其次,基于长短期记忆网络预测未来7年的碳排放量,训练误差和测试误差均接近0.01,实际误差为1323307.46 t二氧化碳,并与其他3种预测模型进行对比,结果表明所提预测模型的拟合精度较高、预测效果较好;然后,采用Mann-Kendall趋势检验法评估炼钢厂的整体碳排放趋势;最后,为积极响应低碳环保目标,针对炼钢厂提出合理建议。

基于0-1启发式算法的5G移动通信基站选址研究

随着5G通信技术的兴起,对基站需求量越来越大。为提高弱覆盖地区的覆盖率,同时兼顾建设成本以及地区的业务量状况。本文根据移动通信网络站址规划中的相关规则,构建目标函数与约束方程并基于0-1启发式算法寻找最优选址点,以解决现网的弱覆盖区域的覆盖问题。其中,为了降低寻优的时间复杂度,将2500*2500区域分割成25*25个小区域,根据区域业务量与区域弱基站点个数两个指标度量每个区域的建站需求量程度,利用模拟退火算法求解当前建站需求程度最大区域的最优解,如此循环,直至业务量达到90%,跳出循环。最终,寻优结果表明新增360个基站,其中微基站315个,宏基站45个,改良原有基站为微基站与宏基站占比4:1,业务量可达为92.36%。