基于相似日的BOHB-Elman光伏电站短期功率预测方法

随着可再生能源在全球能源结构中的比重逐渐增加,光伏发电站的短期功率预测成为电网管理和能源调度的重要环节。文中提出了一种结合BOHB优化算法和Elman神经网络的短期光伏短期功率预测方法,该方法注重历史数据中相似日的选取,以提高预测精度。研究采用了先进的数据处理技术,对大量历史数据进行深入分析,筛选出与预测日气象和发电特性最为相似的日子,进而利用这些数据训练BOHB-Elman模型。试验结果表明,该方法相比传统的预测模型具有更高的准确性和稳定性,为光伏发电站的能源管理提供了一种新的解决方案。

改进MobileNet-SSD的电梯内电动车识别方法

由于电动车入户充电易造成火灾风险,传统的视频检测方法需要进行数据上传,易造成数据丢失和高延时。针对上述问题,这里提出一种可在嵌入式设备上运行的改进MobileNet-SSD方法,用于识别电梯内电动车目标。在数据预处理阶段,采用CycleGAN方法进行数据增强以提高模型的泛化能力,针对MobileNet网络计算量过大的问题,这里提出引入宽度乘数和分辨率乘数作为超参数以降低模型运算量,经BOHB(Hyperband-Bayesian Optimization)方法对超参数进行优化后获取最优超参数组合。同时为解决权重无法更新和信息丢失问题,用LReLU取代ReLU作为模型的激活函数。实验结果表明,这里的改进MobileNet-SSD算法能在嵌入式设备上快速、准确地识别电动车目标,改进后的MobileNet-SSD模型能将原SSD模型的map提高6%,响应延迟降低20%。

解偶联剂(FCCP)与氰化钾(KCN)对禁食大鼠肝细胞酮体代谢的影响

目的：研究解偶联剂（ＦＣＣＰ）和呼吸链阻断剂氰化钾（ＫＣＮ）对禁食大鼠肝细胞酮体代谢的影响。方法：使用胶原酶法分离大鼠肝细胞，然后分６组比较ＦＣＣＰ和ＫＣＮ对β羟丁酸（ＢＯＨＢ）和乙酰乙酸（ＡＣＡＣ）以及ＡＴＰ水平的影响。结果：单独使用ＦＣＣＰ和ＫＣＮ可使肝细胞损伤而酮体生成减少，加入丙酮酸后，ＦＣＣＰ使酮体生成（Ｐ＞００５），ＢＯＨＢ／ＡＣＡＣ比率与对照组无显著差别（Ｐ＞００５），而ＡＴＰ则明显减少（Ｐ＜００１）；ＫＣＮ则使酮体生成增加（Ｐ＜０００１），且ＢＯＨＢ／ＡＣＡＣ比率显著增加（Ｐ＜００１），ＡＴＰ也显著减少（Ｐ＜０００１）。结论：ＦＣＣＰ和ＫＣＮ均为强力的ＡＴＰ合成抑制剂，但作用机制不同，加入丙酮酸后ＦＣＣ使ＮＡＤＨ／ＮＡＤ比率降低，以ＡＣＡＣ为主；ＫＣＮ则使ＮＡＤＨ／ＮＡＤ比率增加，故以ＢＯＨＢ为主。

基于随机森林模型的滑行艇剩余阻力预测

针对滑行艇阻力成分复杂、预报困难等问题,采用随机森林方法,以浮心纵向位置和棱柱系数等船体几何特征量及弗劳德数共六变量作为输入量,建立单位排水量剩余阻力的预测模型.采用Box-Cox变换与主成分分析相结合,并利用贝叶斯超频道优化(BOHB)算法对随机森林算法的超参数进行优化,提升了预报精度.结果表明:通过Box-Cox变换与主成分分析结合的数据处理方法,使随机森林模型预测均方误差降低24.09%;在此基础上,进一步利用BOHB算法优化超参数,使均方误差进一步降低25.95%.