基于云计算的用户侧短期用电负荷预测技术

随着智能电网的发展,电网与用户之间的交互行为将显著增长。通过与用户的广泛交互,原来不能获取的信息,现在变得触手可得,这必将为智能电网发展提供更多的机遇。探讨了在智能电网环境下,通过云计算技术帮助海量用户预测短期电力负荷,从而通过利用群体智慧提高电网公司短期用电负荷预测的准确性。该方法有效利用了Map/Reduce技术,具有较高的效率和可扩展性。

基于极限学习机的输电线路覆冰预测方法

针对目前输电线路覆冰厚度预测模型训练时间长,预测精度效果不佳等问题,引入学习速度快、泛化性能好、调节参数少的极限学习机,提出了基于极限学习机的覆冰预测方法,并把极限学习机同传统的几种神经网络算法进行了预测模型性能对比。实验结果表明,基于极限学习的输电线路覆冰预测方法在精度与时间花销上表现更好。

基于JSP的在线考试系统关键技术与实现

随着网络的发展,在线考试的比重越来越大,而自动组卷技术是在线考试的关键。在线考试对学生在课堂上知识的补充与检验起着不可忽视的作用,并且可以将教师从庞大的阅卷工作中解放,更好的将精力投入到备课中。探讨了以Tomcat及Myeclipse为开发平台的在线考试系统的设计中部分关键技术实现。