基于相似搜索和RBF神经网络的短期电价预测

为了提高电价预测的准确性,提出一种基于相似搜索和RBF神经网络的短期电价预测的方法。采用相似搜索原理来生成神经网络的训练集和输入矩阵,并运用MATLAB7.0中的神经网络工具来实现该模型。采用澳大利亚维多利亚电力市场2002年1月1日至3月17日共75天数据进行了实验分析,对3月11日～17日的各时段电价进行了预测,通过比较验证了本文方法的有效性。

基于RBF神经网络在高压断路器故障诊断的研究

针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量,并经过一定的预处理作为神经网络的输入。由于BP神经网络存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于交替梯度训练法RBF网络的故障诊断方法。仿真结果表明,RBF网络训练速度快、分类性能良好,有很好的实用性。

基于组合算法和径向基神经网络的断路器故障预测模型

针对断路器操作机械的故障检测,利用断路器的操作电流轮廓线,研究了构造径向基函数神经网络的算法,提出一种组合算法优化径向基神经网络的故障预测模型,该算法构建的径向基神经网络具有隐节点数稳定性好,输出误差和离散性小。仿真结果表明了该方法的有效性。

浅谈手机取证在检察工作中的应用

随着科学技术的不断发展和应用的不断推广,手机在人们日常生活中发挥越来越大的作用,手机取证也逐渐成为司法实践活动中的重要手段之一。文章从检察机关执法办案中开展手机取证工作的必要性出发,通过对近年来手机取证工作在检察机关开展现状的介绍,分析、总结了手机取证工作遇到的困难,并对今后手机取证工作开展的方向提出了建议。