青岛市社区终身教育发展研究概要

随着现代化建设进程的不断加快,青岛市发展社区终身教育,以提高市民素质、建设学习型城市具有紧迫的时代感和现实意义。青岛市社区终身教育的空间布局与发展重点是从金融旅游文化区、工业居民区、市郊工业园区和城镇化农村地区四个方面展开的;建立健全以网络体系、投资体系、资源体系、组织和管理体系、教育评估体系为主体的运行机制;从加强制度建设、队伍建设、设施建设建立有效的保障机制。

基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。

水轮机智能调速系统数学模型仿真及参数辨识

为建立与电网稳定计算有关的水轮机调速系统数学模型及模型参数测量辨识,提出一种基于自适应人工鱼群-神经网络技术并适用于水轮机调速系统控制的新技术,建立智能调速系统数学模型,使之符合实际调节及微机优化控制。分析了该模型组成部分的传递函数,提出采用自适应人工鱼群算法来弥补人工鱼群和神经网络算法的不足,阐述了自适应人工鱼群算法-神经网络优化器的算法。给出了自适应人工鱼群优化算法参数辨识算法设计和实现步骤。利用Matlab和自适应人工鱼群算法进行模型参数辨识,对一次调频和二次调节试验过程进行仿真并与实测对比。结果表明,仿真值与实测值相当接近,所研制的自适应人工鱼群-神经网络优化器,达到了优化PID调节器控制输出量的目标;所建立的调速系统数学模型真实地反映调速系统在机组并网工况下的调节特性,说明该方法原理正确,可用于优化控制。

改进粒子群-BP神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。

自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群—径向基函数神经网络混合优化算法(AVCTPO-RBF)。实现了径向基神经网络参数优化。建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测。仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群—RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内。该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测。

基于弹性自适应人工鱼群-BP神经网络的风轮节距控制环

为了研制一种调节桨叶节距角的智能控制器,使风力发电机组在变化的风力中获得最大的能量并使转速、功率和机械负载变化最小,提出了一种基于弹性自适应人工鱼群-BP神经网络的风轮节距控制环并用于风轮节距角控制,分析了弹性自适应人工鱼群优化算法-BP神经网络,建立智能控制的风力发电机组模型。使用该方法模拟了在不同桨叶节距角下功率系数、叶尖速比、功率和电压变化,模拟值与实测值进行了对比。试验表明,模拟值与实测值比较接近,仿真效果较佳。结果表明该方法原理正确,符合实际调节及微机控制,可用于实时控制。

动态调整粒子群-霍尔特模型在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,针对粒子群算法存在的缺陷,提出了动态调整粒子群算法(DAPSO)。借助霍尔特-温特斯线性季节性模型的预测功能,应用DAPSO算法求解和优化霍尔特-温特斯线性季节性模型组合参数,形成动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型组合算法,对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,动态调整粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法收敛速度快于霍尔特-温特斯线性季节性模型算法、粒子群-霍尔特-温特斯线性季节性模型算法。该组合算法克服了按梯度试算法搜索质量差和精度不高的缺点,输出稳定性好,预报精度显著提高,置信度为95%时的预测相对误差小于6%。该算法可应用于水库和河川中长期径流预测。

自适应变系数粒子群和径向基神经网络在短期电价预测中的应用(英文)

分析了传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和径向基(radial basis function,RBF)神经网络的优缺点,提出一种自适应变系数粒子群优化算法(adaptive variable coefficients particle swarm optimizer,AVCPSO)。该算法与RBF神经网络结合形成自适应变系数粒子群-径向基(AVCPSO-RBF)神经网络混合优化算法。基于此优化算法,建立了短期电价预测模型,并利用贵州电网历史数据进行短期电价预测。仿真计算结果表明,AVCPSO-RBF混合优化算法在短期电价预测中优于传统RBF神经网络法和PSO-RBF神经网络方法,克服了上述2种方法的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,具有输出稳定性好、预测精度高、收敛速度快等特点,使用该方法得到的各日预测电价的平均百分比误差可控制在2%以内,平均绝对误差最大值为1.652RMB/MW·h。

项目教学法在高职《静态网页设计》课程中的应用研究

在高职《静态网页设计》课程讲授中使用项目教学法,变学生被动学习为主动学习,完成整体项目并展示和评价,教师通过指导也提高了自身的专业技能和专业素养,最终提高了教学的整体效果。

对我国教师资格认证制度中若干问题的思考

我国教师资格认证制度的实施对我国教育事业的发展产生了巨大的推动作用,但同时我国教师资格认证制度在逐步完善过程中也存在着诸多的不足。比如:关于教师的年龄问题、心理问题,思想品德问题以及教师资格认证部门和教师使用单位的法律意识问题等,这些问题都需要我们不断地去思考和解决。

“订单式教育”模式对成人教育的启示

"订单式教育"是教育培训单位与企业共同研究制定人才培养方案,为企业"量身定做"培养人才的一种新型教育形式,成人教育开展"订单式教育"主要在在职成人教育培训领域。成人"订单式教育"的模式类型主要有学校与企业联合办学、学校与中介机构联合办学、学校自主招生,然后再寻求企业或中介签订合同等。成人在职教育开展"订单式教育"具有积极意义,同时也存在许多制约因素。成人在职教育应在借鉴"订单式教育"的经验和克服制约因素的基础上,促进自身的发展。

近海赤潮生物全自动分析系统研究

赤潮是我国近海主要的多发性海洋生态灾害,加强赤潮生物检测技术研究及相关设备研制,对于赤潮预报与治理工作具有重要的现实意义。本文综述了赤潮生物学分析技术及在线全自动检测系统方面的研究。与现有分析手段比较,采用本系统可大大提高检测的实时性、准确性及减轻检测的劳动强度,现运行良好。

复杂计算机网络中拥塞控制的研究及若干新思路

介绍了在TCP/IP和ATM网络中的一些拥塞控制技术,重点分析了控制理论的一些成果在拥塞控制中的应用,指出目前的拥塞控制技术中的不足,并提出了一些利用复杂控制系统理论与智能控制系统解决拥塞问题的新思路。

推行终身教育的必要性及其价值思考

本文从终身教育的内涵及其价值思考出发,分析了我国推行终身教育的必要性。有助于在全社会树立终身教育理念,有助于学习化社会的形成及国民素质的全面提升,进一步彰显了终身教育的现实意义。

成人教育师资专业化发展的校本策略

成人教育师资专业化是成人教育师资建设发展的核心。校本教育作为一种新的教师教育理念与模式,打破了传统教师在职教育模式的局限性,顺应了教师教育开放性发展潮流,突出成人院校教育特色,注重成人教师的主体性。这种新型的教师教育模式必然会推动成人院校教师专业化发展。

关于我国教师资格认证制度的思考

我国教师资格认证制度从政策法规的出台到逐步走上正常化已经历了十余年的时间,在实施的过程中确实存在一定的问题,并需要得到及时地解决,以促进我国教师资格认证制度的进一步完善和发展。

高职院校的人才培养与社会需求

当前，高职院校的人才培养与社会需要间存在突出矛盾，究其原因，主要有：办学模式阵旧、一味追求学历教育、教材使用不尽合理、教师素质达不到要求、实训基地不健全、校企分离等。解决好这一矛盾高职教育必须转变观念，深化教学改革，建设“双师型”教师队伍，开展高职教育的科学研究等，以适应社会发展的需求。

自主设计远程网络教学硬件平台的研究和探索

本文以青岛科技大学成人教育学院网络教学平台为例,研究和探索了一套完全自主设计、筹建网络教学硬件平台的方案,从房间线路图设计到硬件配置和布线再到房间分割和装修,使用单个硬件组建的模式,整体造价小、功能强、安全性高。

ARP欺骗的分析与防护

文章从ARP协议出发,介绍了ARP协议的基本工作原理以及存在的无认证字段、动态性等缺陷,然后详细介绍了ARP欺骗攻击利用ARP漏洞攻击计算机网络的详细过程和ARP欺骗的两种方式:对路由器ARP表的欺骗和对内网PC的网关欺骗,最后介绍了为防范ARP欺骗所采用的3种最常用手段。

一类时滞组合系统的并联模型参考自适应跟随控制

针对一类时滞组合系统的模型参考自适应跟随控制问题 ,提出了一种新的思路 :在选择参考模型时 ,根据系统所期望的性能指标 ,考虑各子系统间的相互作用 ,保留互联项 ;基于Lyapunov稳定性理论 ,给出模型参考自适应跟随控制方案 ,证明了其整体一致收敛性 。