浅谈计算机技术与高校英语教学的有机整合策略

随着高校教育改革进程不断深入,大学英语教学实现了考试教学到应用教学的转变,各项辅助性教学设施迅速在英语教学中开展,计算机技术与英语教学相结合成为英语教学发展的趋势。本文分析了计算机技术辅助在英语教学中的优点,并从创设课堂氛围、实行“双主”教育模式两个方面重点论述了计算机技术与英语教学的有机整合策略,不断促进计算机技术与高校英语教学融合,提升英语教学质效。

作业成本法的应用研究——以A中职学校为例

中职学校教育成本核算是优化配置有限资源、自身发展、校际竞争以及确定拨款和学费标准的需要,在明确作业成本法基本流程以及中职学校“十四五”发展对教育成本核算要求的基础上,对中职学校基于作业成本法的教育成本核算进行思考与探讨,发现此方法对于中职学校教育成本核算表现出很好的可行性,有利于中职学校教育资源使用效益的提升,因而应得到相应的推广。

基于MOODLE平台的大学英语教学资源库建设研究

目前,对于语言类的课程,尤其是大学英语,在教学中,存在"费时而低效的情形,而现在的教学资源,往往种类、数目都很多,但是没有达到有效、合理地去整合与利用,通过建设与利用模块,能够对对象进行导向,成为动态化的学习,这种学习情境的平台就是常说的MOODLE平台,这是一个用于教学的资源库,能够实现多元化,使教学设计、课程设计实现了更新,外语教学的效率与质量也被提高了。

基于粒子群算法的配电台区售电量精准预测方法

针对不同时段和不同模态下,售电量预测准确性较低的问题,设计一个基于粒子群算法的配电台区售电量精准预测方法。建立灰色模型挖掘数据,输入电力负荷数据,并进行归一化处理,提取容量利用特征,通过网格法将配电台区数据拆分,准变预测问题表现形式,建立售电量增长趋势模型,计算曲线拟合问题,采用粒子群算法设计配电台区售电量精准预测过程,优化权重变换函数和粒子权值,更新期望容量的长度与突变点处增长率变化参数,优化节假日趋势模型和售电量季节趋势模型求解结果,完成配电台区售电量精准预测。实验结果表明,该方法在一个月内售电量、一年内售电量、低频模态预测与高频模态预测上,都具有较高的准确性,满足配电台区售电量精准预测需求。

基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法

针对用电量短期预测准确度较差,难以识别用电量高峰期的问题,本文提出基于混沌-LSSVM神经网络的用电量短期精准预测算法。通过确定延迟时间与嵌入维度重构用电量混沌时间序列相空间,辨识不确定性影响因素与用电时间序列之间的关联性,还原原始时间序列隐藏信息,避免信息及噪声冗余,获取精准用电量数据特征向量,将其输入到最小二乘支持向量机神经网络预测模型中,采用差分进化算法优化用电量预测模型参数,完成最优参数组合的用电量预测模型训练后,匹配检测数据集,实现短期用电量的精准预测。实验结果表明:延迟时间和嵌入维数均为8时,用电量时间序列相空间重构效果最佳,所提算法可实现用电量短期预测,预测MAPE、MAE指标值均为最低,可依据预测结果有效衡量当日用电情况。