基于PSO-ELM组合算法的热力站负荷预测研究

提出了一种粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)算法用于热力站负荷预测,应用粒子群(PSO)算法优化极限学习机(ELM)的输入权值和隐含层阈值。将提出的组合算法应用于天津市某小区热力站的负荷预测中,并与ELM、支持向量回归(SVR)和粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)算法在同等条件下进行比较。结果表明,PSO-ELM在预测精度上优于其他算法;在热负荷波动较大时,表现优于PSO-SVR;在一定范围内样本容量对预测结果影响不大,PSO-ELM可遗忘更多的数据。

浅谈《建筑CAD》应用型课程教学改革

本文结合了项目教学及竞赛教学两种教学方法做了阐述,均是让学生由"被动"变"主动",让学生成为课堂的主人,在学习探索当中不断提高自身技能水平,以达到应用型人才培养的目的。

网格化无线电监测系统的设计与研究

随着科技信息的发展,传统的无线电监测技术已渐渐跟不上时代的脚步,由此催生了网格化无线电监测系统。本文阐述了网格化无线电监测的概念、特点,通过与传统无线电监测技术的对比得出了其可行意义,并分析了其设计原理,最后展望了此监测系统的应用前景,希望可以为网格化无线电的应用和普及提供帮助。

末端通断控制的热力站调控策略研究

末端智能通断控制技术是通过设定温度发出通断信号实现热用户末端散热设备的管路阀门启闭的控制方式。末端控制不仅影响用户室内温度,还影响热力站水力工况。本文以天津市某安装通断阀的小区为例,提出了变压差的控制方式。首先,基于K-means算法和阀门开启比例α变化规律辨识调节时间;其次,由箱型图和概率分析确定阻力数目标值s_(m),由K-means算法辨识流量目标值G_(2,m);之后,由s_(m)和G_(2,m)计算压差设定值;最后,基于预测热负荷调节供水温度,由BC值推测典型用户室内温度。结果表明,变压差控制有2种调节模式,α较稳定时一天给定一个压差,α变化较大时分别在0:00、8:00和16:00进行调节;该方案可使流量变化更稳定;水泵可节能3.7%;典型用户室内温度标准差降低0.02~0.052℃。