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).
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.
简介:GunterHenn,建筑界名宿,我叫他"汽车大亨"。玩笑也要开得有道理,这个玩笑的道理,就在于GunterHenn真的在汽车业淘金无数,太多车厂(主要是德系,更主要是大众系)委托他设计过建筑物。随便写写就是一堆:德累斯顿VW辉腾透明工厂(最知名),沃尔夫斯堡VW汽车城,慕尼黑BMW研究与创新中心……为Audi,他更是设计了大到博物馆、试行中心,小到警卫室,林林总总四五个作品。在GunterHenn的建筑哲学中,建筑物的价值不单单体现在外表美观,在他的工作室设计的建筑里,知识的传送与信息流通能够畅通无阻,工作流程能够得到支持。建筑物是一个能够自己形成空间的有机体。因为在这个空间网络里很多任务都是同时进行的,所以能否有效利用时间成为关键。这次,我们再看看法国境内的Bugatti建筑物。
简介:摘要:实验室汽柴油质量检测对于确保燃料质量和可靠性具有重要意义。本文综述了实验室汽柴油质量检测的方法和挑战。物理性质检测、化学成分分析和污染物检测是常用的检测方法。然而,实验室汽柴油质量检测面临着样品制备和处理复杂、分析方法快速准确的要求等挑战。未来,需关注新技术的应用和发展,以提高检测精度和效率。