简介:摘要:电力负荷预测是电力系统运行和管理中的关键任务,传统的预测方法常常面临数据非线性、时变性等挑战。近年来,机器学习技术的发展为负荷预测带来了新的机遇。通过对历史负荷数据的深入分析,结合多种机器学习算法,如支持向量机(SVM)、决策树(DT)、随机森林(RF)及深度学习(DL)等,能够有效提取潜在特征并实现高精度预测。尤其是在大数据背景下,机器学习能够处理海量数据,并及时捕捉电力负荷的变化规律。此外,集成学习方法的引入,使得不同模型的优势得到充分利用,从而进一步提升了预测性能。本研究探讨了不同机器学习方法在电力负荷预测中的应用,分析其优缺点,并提出改进建议,以促进电力系统的智能化发展。
简介:摘 要:百年树人,教育为先,我国的中小学教育越来越受到高度重视,近年来国家财政部门加大了对中小学学校的教育经费投入,校园环境不断得到完善,与此同时财务上的问题也在办学过程中逐渐出现,而中小学内部审计建立在单位内部职能部门,主要职责是监督评价中小学财务收支情况的真实性与合法性,在审计监督体系中起到重要作用。在新时代背景以及国家高度重视中小学的教育背景下,中小学学校的内部审计工作需要应时代和教育进行加强,中小学内部审计工作需要进一步完善,才能更好地配合中小学学校的教育工作。随着时代的发展,中小学审计也需要有所创新才能保证财政上的收支平衡,促进学校财务在合理支配的基础上更好发展,这也是当前中小学内部审计部门重视的问题。本文以中小学内部审计现状分析为切入点,阐明了充分认识内部审计的重要性,并提出了提高中小学校内部审计水平的一些有效建议。