基于TCN-LSTM模型的电网电能质量扰动分类研究

随着新能源发电和众多电动汽车充电桩等非线性设备并网运行,电网电能质量问题日渐凸显。现有解决方案在电能质量扰动分类上流程复杂,且在处理扰动信号时分类准确率偏低。为应对这一挑战,引入了TCN-LSTM混合模型,融合了时域卷积网络(temporal convolutional network,TCN)和长短时记忆网络(longshort-term memory,LSTM)。其中,TCN专注于捕捉时序数据的局部特性,而LSTM负责挖掘长期依赖关系,两者结合能够有效捕捉信号的局部特征和全局关系。为验证模型性能,对14种加入不同信噪比白噪声的电能质量扰动信号进行分类测试。结果表明,TCN-LSTM模型展现出较强的抗噪性能,并在与现有深度网络模型的对比中展现了更高的分类准确度。

事业单位人力资源管理中绩效考核的应用分析

在当今竞争激烈的社会环境中,事业单位作为公共服务的主要提供者,内部人力资源管理的有效性对其长期稳定发展至关重要。绩效考核作为人力资源管理的重要组成部分,不仅是评估员工工作表现的工具,更是推动组织整体发展的关键机制。因此,深入研究事业单位人力资源管理中绩效考核的应用具有重要的理论和实践意义。基于此,文主要探讨了绩效考核在事业单位人力资源管理中的应用及其作用。分析当前我国事业单位普遍存在的人力资源管理问题,提出引入绩效考核这一管理手段改进人力资源管理工作的措施。