基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测

精准的短期负荷预测是实现电网精益化运行和管理重要保障,但存在短期负荷波动性强、负荷预测关键影响因素选取困难等精准预测难题。利用变分模态分解将原始电力负荷数据分解为多个子序列,挖掘短期负荷波动特征的同时避免模态混叠问题,提出复合变量选取算法分析筛选影响负荷波动的关键因素,有效去除预测干扰信息并进一步简化预测模型的复杂度,通过兼顾数据短期依赖和长期依赖的长短时记忆神经网络对各子序列进行预测,并将各子序列预测结果进行叠加实现最终的短期负荷预测,据此建立基于变分模态分解和复合变量选取的短期负荷预测方法。选取2019年整年长沙市实际数据验证结果表明,提出算法在复杂外部影响因素下,能准确筛选负荷预测的关键影响因素,相比传统预测模型,提出模型结构更简单、预测精度更高。

基础变量选取对输气管道快瞬变流数值模拟的影响

依据输气管道快瞬变流数学模型中基础变量(压强p,焓H,密度ρ,熵s和流速u)组合形式的不同,将传统守恒型输气管流模型划分为传统的pρu模型、pHu模型和psu模型,并采用特征线法分别对三种模型进行等价转化及迭代求解。分别采用三种模型对输气管道阀门瞬时开关的室内试验进行模拟分析与结果对比,结果发现计算机运行情况对模拟方程中非独立变量的选择相对不敏感,三种模型比较而言,pHu模型精度较高,并且运行速度较快。

接触碰撞动力学的多变量选取方法

在柔性多体的接触碰撞动力学问题中,多变量方法基于附加约束的接触模型,将柔性体的变形用不同变量来描述:接触局部区域的变形用有限元节点坐标描述,非接触局部区域的变形用模态坐标描述,兼顾了计算精度和效率.将该方法推广到三维空间碰撞问题,对两柔性杆纵向碰撞过程进行动力学仿真,数值结果与实验结果吻合良好,验证了该方法的有效性.针对柔性体各自区域的变量如何选取的问题,研究了节点取法、模态阶数以及材料参数对计算结果精度的影响,寻找到合理的多变量选取方法,保证精度的同时使自由度得到最大程度的缩减.

台商投资大陆区位选择的变量选取研究

本文通过对台商投资大陆区位选择历史变迁的分析,得出在不同的历史阶段台资企业的区位偏好有显著差异。在此基础上探讨台商投资大陆区位选择的变量选取,选取台资企业对大陆各省区的投资额为被解释变量,选取市场规模、工资水平、技术水平、基础设施、政策因素、集聚因素为解释变量。通过对被解释变量的界定,得出台资企业投资大陆各省区的金额与市场规模、技术水平、基础设施、集聚因素预期呈正相关,与工资水平、政策因素预期呈负相关。

基于ArctanLASSO的参数估计和变量选取

本文受到SICA(smooth integration of counting and absolute deviation)方法的启发,提出一族基于反正切函数的非凸罚函数Arctan LASSO(Arctangent least absolute shrinkage and selection operator),该罚函数可以进行参数估计和变量选取,而且提供了一种有效的平滑方法从L_0过渡到L_1罚函数,渐近性质表明Arctan LASSO估计量具有n^(1/2)相合性和oracle性质.本文结合LLA(local linear approximation)和坐标下降法给出一种有效的迭代算法,并且基于BIC(Bayesian information criterion)准则选出合适的正则化参数.模拟数据分析显示Arctan LASSO在估计精度和变量选取方面有较好的表现,估计效果类似于SICA,而且通常优于LASSO、SCAD(smoothly clipped absolute deviation)、MCP(minimax concave penalty)和自适应LASSO.该方法在实际数据中可以用于变量选取的研究,具有重要的实际意义.

一种面向化工生产系统的监控变量分步选取方法

提出一种基于信息熵的监控变量分步选取方法。以信息熵与监控变量所含系统信息量关系为基础,采用互信息广义相关系数度量变量间的广义相关性,完成监控变量分步选取。通过Friedman数学模型验证了所提方法的可行性,用Lorenz、Rossler等方程验证了基于信息熵选取单变量的可执行性。最后进行某煤化工企业实际DCS监控变量选取,结果显示:在化工实际生产中监控变量选取是可行的。

逐步回归的时空地理加权变量选取方法

针对当前建立时空地理加权回归模型采用一般的变量选择方法不考虑时间和空间因素的问题,该文提出一种基于逐步回归的时空地理加权变量选取方法。通过引入Akaike信息法则为变量的取舍准则,基于逐步回归,利用陕甘宁地区影响人口分布的变量与人口分布关系进行实际性能的实验验证。实验结果表明:该方法优于传统逐步回归法、向前引入法和向后剔除法。

含定性变量的回归分析在公安情报预测中的应用

公安情报工作是保证公安系统有序运行的依据。在现有线性回归模型的基础上,提出了一种更为准确灵活的数学模型,将含定性变量的回归分析用于公安情报的预测中。

西范坪矿区土壤铜元素的高光谱响应与反演模型研究

为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、效率低等问题,研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、连续统去除等六种变换,利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段,组成综合特征变量集,再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。结果表明:不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同,每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间;基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型;利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型,后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法,当Removal取0.20时得到最优回归模型,其模型决定系数R2和预测模型决定系数R_(pre)~2分别达到了0.851和0.830,建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468mg·kg^(-1),能较好地检测土壤铜含量,同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。

基于改进BP神经网络的菌体浓度软测量

提出一种改进的BP神经网络(IBPNN)用以建立发酵过程中菌体浓度软测量模型.结合菌体浓度变化范围大这一特点,将传统BP网络的误差函数进行了改进,并利用最优停止法对网络进行训练,避免了过拟合现象.最后针对诺西肽发酵过程中菌体浓度的估计问题,根据隐函数定理选取辅助变量,应用IBPNN建立菌体浓度软测量模型,实验结果验证了所提方法的有效性.

基于Landsat8 OLI数据的山杏柠条灌木林碳储量遥感模型研究

基于Landsat8 OLI多光谱数据和内蒙古兴安盟地区189块山杏、柠条灌木林实测样地数据,利用多元逐步回归法建立地上碳储量遥感模型,并对模型的预估精度进行了分析。结果表明:选取包括单波段、波段组合、缨帽变换、植被指数及主成分分析共5组27个特征变量,通过分析27个特征变量与灌木林地上碳储量的Pearson相关性,进行特征变量的优化选取并建立模型。天然山杏、人工山杏和人工柠条3种灌木类型地上碳储量遥感模型的决定系数分别为0.61,0.86,0.74,预估精度分别为71%,77%,73%。优化的3种遥感模型可以应用到内蒙古范围内天然山杏、人工山杏和人工柠条林地上碳储量评估工作中。

基于在线调整策略的稳健参数设计

稳健参数设计是一种有效减少离线设计质量损失的方法,而在线调整能够减少制造过程中造成的质量损失。针对调整成本及噪声测量的波动,提出了基于变量选取的稳健参数设计与在线调整结合的方法。该方法首先基于质量成本选择在线调整变量,然后确定离线控制变量的设计,再根据噪声变量实时在线自动调整,实现离线设计与在线调整的整合,从而提升产品质量。最后,通过汽车齿轮实例验证了所提方法的有效性。

土地对农民不同类型收入的影响——基于长江干流10省(市)的面板数据

利用Ward聚类法将长江干流10个省(市)分为经济发达地区和经济不发达地区,然后分别利用这2个地区内省(市)农民收入的面板数据构建最小二乘虚拟变量模型研究土地对农民总收入、农民务工收入和农民农业收入的影响。结果发现,经济发达地区土地会促进农民农业收入的获得,但是会阻碍农民务工收入增长,对农民总收入增长有显著的负面影响;经济不发达地区土地不仅会促进农民农业收入增长,也会促进务工收入增长,对农民总收入增长有显著的正面影响。因此在推进城镇化建设过程中,发达地区应该加速土地流转,不发达地区在推进土地流转时应该适度合理、谨慎推进。

热负荷预测中最有影响力参数测定

针对集中供热系统,采用自适应模糊神经推理系统分析热负荷的影响因素与系统热负荷之间的相关性和影响程度。分别分析了不同预测时间下的3组输入变量对集中供热系统热负荷预测的影响。仿真结果表明,应用ANFIS选取集中供热系统热负荷预测的输入变量对于简化预测是可行的。

闽北地区 头—下柳源一带伟晶岩型铌钽矿产远景预测

通过特征分析模型分析和变量选取及关联度分级,对闽北地区头—下柳源一带伟晶岩型铌钽矿产进行远景预测研究。运用特征分析模型(Ⅰ-Ⅳ)计算统计矿床的关联度,对已知矿床模型单元进行检验及对未知统计矿床进行预测,并进行远景预测分级。

基于约束可满足的深空探测任务规划方法研究

基于传统的CSP算法不能充分体现规划过程的特点,讨论了如何将规划中的动作关系映射到CSP结构中,并据此提出了一种以动作为中心的启发式变量选择策略;分析验证了该方法能够显著降低传统CSP变量搜索策略的时间复杂度,同时对于约束编码的规划问题具有一般适用性。仿真实验表明,本文提出的方法减少了约束处理中的冗余操作,有效提高了问题的求解效率,为工程应用奠定了基础。

广东省金融状况及影响因素分析

从金融机构发展状况、金融服务质量和保险覆盖状况选取数据并构建金融状况指标体系,通过多元线性回归研究相关因素对广东省金融状况的影响,发现经济发展水平的提升会显著提高金融服务可得性和金融机构发展水平,地区教育发展水平的提高能够推动保险类金融和金融服务可得性发展,基础设施建设和科技发展会提升金融服务可得性和金融机构发展水平。

主观预测与定量预测相结合的方法探讨

主观预测与定量预测相结合的方法探讨主观预测方法是根据人们长期积累的经验，对未来经济活动中经济变量的变化作出的主观估计。主观预测法有其优越性，它使用方便，容易掌握，不需要复杂的数学运算。定量预测法一般是指从历史数据入手，然后按一定的数学模型推导出预测值...

基于RBF神经网络的短时降水量预测方法研究

针对目前短时降水量预测精度不高的问题,提出一种基于影响短时降水的物理量选取和RBF神经网络学习的降水量预测方法。首先对原始降水数据进行坐标格点化处理并对(NCEP/NCAR)数据文件中物理量参数进行读取和计算。在理论和数据表现上对降水量进行分析并使用多元线性回归进行预测,得到预测效果不佳。进而利用反向传播神经网络(BP)和径向基神经网络(RBF)进行预测。预测结果表明,径向基神经网络的预测效果更好。为选取最优模型建立自变量随机选取的21个RBF模型进行预测,仿真结果表明,选择六项物理量参数建立的RBF神经网络模型对未来24h降水量预测精度最高。拟合度、平均绝对误差,均方误差和均方根误差分别为0.998,5.04mm,56.34mm2和7.51mm,仿真时间为0.95s。

单指数模型的Bayes分析

采用贝叶斯方法分析了单指数模型，该方法是通过Reversible Jump Markov Chain MonteCarlo技术（RJMCMC）来实现的．为了获得较快的运算法则，对误差方差和样条系数选取共轭的逆Gamma--正态先验分布，方便地获得其他未知量的边际后验分布并作为目标分布．为了实现从指数向量的条件后验分布中进行抽样的目的，另外设计了一个随机游动（Random Walk）Metropolis抽样器．应用所提议的方法分析了实际数据和例子．