简介:精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度。提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层。增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明,改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman,同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。
简介:摘要在电力市场中,风电所占电网的比例越来越大。但由于风的波动及其不可控性,风电场的发电量也在随机变化,风速是影响产能最直接最根本的因素,所以很有必要对其进行预测。本文采用RBF人工神经网络模型对未来短时间风速进行预测。通过对风速反复训练与检测来选择一组合适的模型参数,并对模型进行了误差分析。研究结果表明,使用RBF神经网络对未来风速进行短时间预测能够达到较好效果。
简介:目前,政府信息化管理体制比较乱,各地信息化协调机构名称不统一、归属不统一、职能不统一,很多机构无法发挥统筹管理、协调推进的作用。中央网络安全和信息化领导小组成立后,各地有望借此机会一举理顺信息化管理体制,在“没有信息化就没有现代化”的共识下,各级政府对信息化的认识和重视也会加强。目前,政府信息化管理体制比较乱,各地信息化协调机构名称不统一、归属不统一、职能不统一,很多机构无法发挥统筹管理、协调推进的作用。中央网络安全和信息化领导小组成立后,各地有望借此机会一举理顺信息化管理体制,在“没有信息化就没有现代化”的共识下,各级政府对信息化的认识和重视也会加强。
简介:院随着时代的变迁,短期支教已经日益成为当代在校大学生社会实践最主要的方式之一。因此,本课题组采访了公益组织“唤醒·爱”,并进行了实地调研———广东省云浮市郁南县蔡朝焜纪念中学,获得在校大学生短期支教发展现状的一手资料。通过数据统计和分析,在收集国内外相关文献研究基础上,本文总结了当前在校大学生短期支教的特点,指出当前学生短期支教的成效及面临的困难,为在校大学生短期支教项目的开展提供了发展建议。
简介:摘要本文提出一种基于小波方差和小波协方差的β系数估计方法,并通过小波方差和小波协方差的多尺度分解估计出不同尺度上的风险系数,用该方法对中国证券A股市场分行业及投资组合的β系数进行了多尺度估计分析。实证结果表明,我国股市具有复杂的多尺度波动的特征,不同时间尺度上证券市场所表现出的风险不一样,短期投资的风险主要表现在高频波动,投资者应当考虑低尺度下的β系数,而长期投资风险主要表现为低频波动,应当考虑大尺度下的β系数。
简介:摘要本文分析了目前内燃机的现状,得到其优势与不足,研究了内燃机的主要性能及指标,提出了一些目前内燃机需要的改进的方面,最后对内燃机的发展前景做了较为详细的预测,为内燃机的进一步更好地发展做了必要的铺垫。