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12 个结果
  • 简介:本文主要介绍了AOC的概念,检测意义,检测方法及其相关理论,研究了福州几个水厂出厂水和管网水中AOC指标值的变化情况,从而为用AOC指标评价饮用水生物稳定提供科学依据.

  • 标签: AOC 定性关系 水质 生物稳定性 检测意义 相关理论
  • 简介:研究一类中立时变时滞系统的稳定和H∞滤波器设计问题.通过构建一个新的李雅普诺夫泛函,采用新的积分不等式方法和交互式凸组合方法,得到了该中立时变时滞系统线性矩阵不等式形式的稳定判据,给出了中立时变时滞系统H∞滤波器的设计方法.仿真实例表明,采用提出的上述方法得到的结果具有更小的保守性,且所设计的中立时变时滞系统H∞滤波器是有效的.

  • 标签: 中立系统 H∞滤波 中立时变时滞系统 线性矩阵不等式
  • 简介:应用γ-PGA制剂(固体含γ-PGA8%,液体含γ-PGA3.5%),以圆盘造粒、掺混包裹两种结合方式生产不同γ-PGA浓度的复混肥,在肥料生产当日及存放30天,90天,180天分别测定肥料中γ-PGA含量及其物理性质,探讨复混肥中γ-PGA的稳定及γ-PGA对肥料物理性状的影响。结果表明,不同时段复混肥中γ-PGA含量相对稳定,但因不同加工工艺过程导致γ-PGA的检出率存在较大差异,其中,采用包裹肥料方式,检出率明显较高。γ-PGA对复混肥物理性状也有一定影响,采用造粒方式含γ-PGA复混肥无粉尘、无结块等现象,采用包裹方式含γ-PGA复混肥虽存在少量粉尘、结块等问题,但不至于影响肥料中γ-PGA含量,说明生产含γ-PGA复混肥以包裹方式相对较好。

  • 标签: 聚谷氨酸(γ-PGA) 高效液相色谱 复混肥
  • 简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).

  • 标签: 短期家庭电力需求预测 单变量 长短期记忆循环神经网络 深度学习
  • 简介:短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机(SVM)的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.

  • 标签: 光伏发电 短期功率预测 Stacking算法 Kmeans算法 支持向量机
  • 简介:1.前言目前,大多数色谱分析所能得到的是二维色谱图。从谱图上测定的峰高或峰面积是定量分析的依据,但应用谱图进行定性分析的研究则很少。因此,虽然不够充分,往往也只能凭保留时间进行定性分析。70年代初,Grushka等人利用二维谱图,应用统计矩分析和斜率分析方法,对谱峰进行纯度分析;Klein等人则通过峰宽和峰顶点位置的变化来判断是否

  • 标签: 峰形分析 定性分析 保留时间 标准物质 色谱分析 定量分析
  • 简介:马尔科夫预测模型具有"无后效性",即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

  • 标签: 马尔科夫链 状态转移概率 二次指数平滑法 销售预测
  • 简介:针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法(PSO)优化支持向量回归模型(SVR)并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

  • 标签: 隧道沉降 回归预测 灰色理论 时间序列
  • 简介:基于傅里叶变换中红外光谱技术(FTIR),结合改进型偏最小二乘回归法(MPLS),建立豆奶中的快速预测方法。结果表明选取有效波段,不使用散射校正,使用导数和平滑校正光谱基线漂移后定标效果最好,各指标的预测值与实测值相关性良好,脂肪(Fat)、蛋白质(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)预测标准偏差(SEP)分别为0.061、0.039、0.039、0.047;预测相关系数(RSQ)分别为:0.98、0.99、0.99、0.99。该方法可应用于豆奶中脂肪(Fat)、蛋白(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)含量的快速分析检测。

  • 标签: 傅里叶变换中红外光谱技术 豆奶 偏最小二乘回归法
  • 简介:本文介绍了X射线荧光光谱定性半定量分析方法以及定性半定量分析软件IQ+的产生和发展.通过对化学、材料、机械、土建、微电子、物构及工艺制造等专业的一些样品的实例分析,展示了X射线荧光光谱定性半定量分析方法在科学研究中的广泛应用.

  • 标签: 分析软件 半定量 定性 应用 X射线荧光光谱 谱方法