2013年甘肃岷县-漳县M_S 6.6级地震及非传统方法的回顾性预测讨论

简述了2013年7月22日甘肃岷县漳县M_S6.6级地震。用节气、低点位移、异年倍七律和朔望等非传统方法,回顾性地讨论了M_S6.6级地震的临震预测。另外还用三性法、静中动非传统的中期预测方法对这次地震进行了回顾性的预测讨论。

基于ForGAN的高速电梯制动器失效预测方法

针对高速电梯制动器失效率及维护决策方面的研究目前仍存在明显的不足。为了解决目前高速电梯在制动器失效率预测上存在结果准确性和可靠性不足的问题,对高速电梯制动器失效模式和机理进行了分析,确定了影响制动器失效的主要原因和相关参数,提出了一种经贝叶斯超参数优化后的预测性生成对抗网络(ForGAN)模型。首先,采集了高速电梯制动器工作性能数据,并对其进行了归一化处理;然后,利用主成分分析法进行了理论失效率计算,并采用了基于BO+ForGAN的模型对制动器失效率进行了预测和分析;最后,将所得结果与SVM、BiLSTM等传统预测模型所得结果进行了分析对比,并选取绝对误差、均方根误差、决定系数(R2)对上述各个预测结果的精度进行了评估。研究结果表明:基于BO+ForGAN模型的制动器失效率预测效果最好,泛化能力最高,能适应不同的实验工况,且贝叶斯超参数寻优算法能够找到一组最优的超参数。评估结果显示,高速电梯制动器失效率预测值的准确率达到了98.1%,从而验证了基于BO+ForGAN模型(方法)的有效性。

基于客户用电数据的多时空维度负荷预测综述

随着新型电力系统建设的快速推进,风力发电、光伏发电等新能源比例的不断升高,电动汽车等新型电力负荷的加入,以及用户参与新型电力市场需求响应等新形势,均对电网结构产生深刻影响,使得客户用电负荷时空特性逐渐增强,进一步对电力负荷预测技术提出了新的要求。该文在此背景下,对电力负荷预测现有技术进行总结与展望。首先,从预测方法、预测尺度、预测对象等多方面分析电力负荷变化给负荷预测带来的变革;在分析传统电力负荷预测技术不足的同时,对现代电力负荷预测方法和技术进行总结;进而,梳理出目前电力负荷预测领域面临着数据可用性、影响因素多元化、地区差异性等方面的挑战;进一步地针对这些挑战,对未来电力负荷预测在技术层面和应用层面的发展进行分析和展望。

爆破震动速度峰值预测模型的比较和讨论

传统的爆破震动峰值质点速度(PPV)预测公式已不能适应现代爆破安全的要求。基于人工神经网络(ANN)原理,建立了结构为2-5-1的BP神经网络预测模型,以青藏铁路关角隧道爆破震动测试数据为样本,对人工神经网络模型和几种传统公式的爆破震动速度预测结果进行比较。通过对实测结果与预测结果相关性系数(COD)、平均绝对误差(MAE)和相对误差(RE)的分析,表明:在传统预测模型中USBM预测公式精度最高,而人工神经网络模型较传统模型更接近实际值。

电力系统超短期负荷预测技术的应用与发展

从电力系统超短期负荷预测的定义及作用出发,概述超短期负荷预测的特点及方法。按照传统预测方法、现代预测方法及综合预测方法分类,对各种超短期负荷预测方法的原理、应用范围、改进及发展方向进行了综述。指出各类超短期负荷预测方法都有特定的适用场合,在实际应用时要充分考虑预测系统的实际运行特点,才能最大限度地发挥各类方法的优势。

电力系统超短期负荷预测算法及应用

简述了超短期负荷预测的概念和应用.将目前预测方法分为传统预测算法和现代预测算法,介绍了各种算法的原理、适用范围,以及大规模新能源并网运行对超短期负荷预测的影响.对比分析各种算法的优点和不足,提出了对历史数据预处理、建立分时段的综合预测模型,以及考虑气象因素等提高超短期负荷预测精度的措施.

指数平滑法在路面使用性能预测中的应用

通过对路面使用性能指标随时间发展规律及其特点的研究和分析,指出了传统预测方法的不足,提出采用指数平滑法来提高预测精度。经工程实例分析表明,使用该模型可以很好地预测路面使用性能的发展,可用于路面使用性能的预测,为解决我国使用性能预测模型预测精度不高提供一种有效而实用的方法。

指数平滑法在路面使用性能预测中的应用

文章分析了路面使用性能的发展规律及其特点,指出了传统预测方法的不足,介绍采用指数平滑法来提高预测精度,可解决我国路面使用性能预测模型,预测精度不高的问题。

多基因肥胖风险预测及其对生活方式影响的研究进展

肥胖是人类体质研究中的重要组成部分,受遗传与生活方式的共同作用,其发生率在世界范围内呈快速上升趋势,其预防与控制是重要的研究课题。根据致病的基因数不同,肥胖可分为单基因肥胖综合征、单基因肥胖和多基因肥胖。本文对迄今为止的多基因肥胖风险的预测及其对生活方式影响研究中的主要结果进行综述,旨在为相关研究的开展提供参考。

电力系统负荷预测技术的研究

简述了负荷预测的概念、意义及其分类。主要分为分传统预测方法和现代智能预测方法,介绍了负荷预测的基本方法及其优劣。

电力市场中电力负荷灰色预测

传统灰色预测技术原理简单、样本量小、计算简便,适用于负荷预测,但其存在很多的局限性。文章针对传统灰色模型建立机理和存在的局限性,提出了改进方法,建立了新的店里负荷预测模型,通过实例计算表明,该模型具有良好的适用性和预测的精度,证明改进的效果较为显著。

GM(1,1)与回归预测相组合在安徽省农民人均纯收入预测中的应用

利用灰色灾变预测原理,解决预测中的历史数据跳变问题;利用传统的回归方法,对跳变点之间的情况加以预测,实现GM(1,1)和传统回归预测的组合预测。通过对安徽省农民人均纯收入的预测分析,结果表明:该法克服了GM(1,1)模型和传统回归预测各自的缺陷,使得预测结果更接近未来发展的趋势。

地球物理学方法在矿井突水预测中的应用

综述了矿井突水预测的传统理论方法,如突水系数法、突水概率指数法、"下三带理论"预测法等,但都存在各自的优缺点。因此,根据实际情况中的正确应用,介绍了3种运用地球物理学原理预测矿井突水的方法,并在实例运用中得到了良好的效果。

基于深度学习LSTM模型的短期空调负荷预测

通过预测空调负荷,提前改变空调运行状态可以有效提高空调系统的运行效率、改善室内热环境。本文提出基于深度学习LSTM模型短期空调负荷预测方法,对某建筑空调冷负荷进行预测,结果证明相对于传统预测模型,LSTM模型的误差更低,预测效果更好。

燃气负荷预测发展现状及对比研究

作为一种低碳、清洁、灵活的能源,燃气的开发利用对于我国实现双碳目标起着关键性作用,而精准的燃气负荷预测可以保证管网系统的投资效益以及整个城市管网的优化运行,因此负荷预测对燃气行业有着重要的意义。通过阅读国内外文献,围绕传统预测模型、智能化预测模型以及人工智能改进预测模型3个方向,总结了燃气负荷预测模型的发展现状、优缺点和优化措施以及从多维角度对3种负荷预测模型进行对比分析,最后针对目前燃气负荷预测技术在发展中存在的问题以及精度准确性的优化进行了总结与展望,以期为管道公司的用气量以及燃气管网运行输气提供参考性建议。

灰色系统预测房价模型

在传统灰色系统预测房价模型的基础上,提出了循环灰色系统预测房价模型,使得预测数据的精确性更高.

灰色数列模型在晚期血吸虫病预测中的应用

在生物医学研究中,有一类系统所提供的信息是部分明确,部分不明确,称之谓灰色系统。应用此模型可克服传统预测方法所要求的大样本和典型概率分布的局限性。汪氏曾对恶性肿瘤死亡率资料进行拟合,效果良好,认为此模型主要适用于慢性疾病,肿瘤及流行因素较稳定的疾病。本文应用灰色系统GM(1,1)模型对本县近年来晚期血吸虫病的患病变动情况进行了拟合预测。 一。

基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测

为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度。结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%。研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度。

基于改进的非线性优化GM(1,N）模型的海晏县城镇生活需水量预测

为满足海晏县城镇生活需水量要求,基于海晏县2008~2017年的城镇生活需水量资料,利用改进的非线性优化GM(1,N)模型、BP神经网络模型、传统灰色预测GM(1,N)模型和灰色Verhulst模型对海晏县实际需水量进行拟合预测,得到改进的非线性优化GM(1,N)模型预测精确最高。利用该模型预测海晏县未来不同时期(2020、2025、2035年)的生活需水量,并从人口自然增长率、城镇化建设和外来人口迁移三个方面分析了海晏县2020~2035年城镇需水量过快增长的原因,对海晏县进行合理的水资源优化配置、缓解日益严重的供需矛盾具有一定的指导作用。

关于城市电力规划负荷预测的分析

城市电力规划是实现城市电网安全运行的形式,而城市电力规划离不开前期的负荷预测,因为它是合理确定城市电源电网规模和布局的基本依据。下文中笔者将从城市电力规划中供电基础资料的搜集、负荷预测的基本内容以及现代负荷预测的方法三个方面,来简要谈谈负荷预测在城市电力规划中的应用。