简介：

简介：国际金融危机发生以来，作为国民经济“晴雨表”的电力需求数据成为各方关注的焦点。对目前全国电力消费情况、重点行业发展情况以及社会节电情况进行分析，在此基础上对全年电力需求增长趋势进行研判。

简介：现阶段我国化肥施用正从持续增长进入周期性调整阶段，原因是随着市场化进程的加强，肥料价格大幅波动导致农户开始考虑肥料施用的经济性。另一方面，经过多年大量施用肥料，肥料利用率下降、土壤养分储存增加导致肥料投入的边际效益下降，农户不会大幅度增加化肥投入。第三方面，全国农产品供应不足的问题得到了有效缓解，甚至出现供应过剩，增加肥料投入的动力降低。

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简介：导向:体现两个回归从1999年起,话题作文已经考了六年。这六年中,话题作文作为语文高考渐趋稳定的作文命题形式,也是稳中求变,逐步走向成熟的。如果不出意外的话,2005年的高考大多还会采取话题作文这一形式。为了摸清命题规律,提高作文备考的效率,有必要对高考话题作文的走向进行理性的挖掘和合理的预测。从六年来话题作文的考试中,我们可以隐约摸索出其内在的轨迹:回避热点又暗合时代主题,逐步由“精英主义”向“大众主义”转型;呼唤“绿色作文”,以人为本、以活为源、以悟为魂、以真为纲,立足基础等级,兼顾发展等级。2005年的话题总体导向,我认为主要表现在:1.回归人本。如果把整个写作内容全面整合的话,不外乎人、自然、社会三个纵切面。这三个层面又交织渗透成人、情、事、理四个纬度。经纬交织点就是“人”。这是由写作的特性决定的。“文学即人学”,这是自古以来形成的共识。因此,回归人本的实质是尊重学生写作的主体地位,以便提供给他们更广阔的自由发挥空间。命题者会尽可能地站在考生的立场上去命题,让考生觉得自己就是自我“言说”、自我认识、自我思考、自我交流的主体,从而激发考生写作的能动性和积极性。2.回归生活。回归人本的终极指向是回归生活。...

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简介：本文从教学效果、教学软件、教学中的教师功能三个方面阐述对统计预测多媒体教学的认识，并针对其中的存在问题提出了相应的对策。

简介：<正>一、引言统计预测是以实际统计调查资料为基础,根据事物的内在联系及其发展趋势,运用适当的数学模型(预测模型),预测所研究的现象在一定时期内或一定条件下可能达到的水平。在社会经济活动中,许多变量y的变化随着其影响因素x(一元或多元)不同,呈现出不同的规律性,这里x可能是时间变量,

简介：乳品行业以液态奶市场竞争最为激烈，今年乳品行业的主要发展变化也集中在液态奶。

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简介：摘要：煤层瓦斯是地质作用的产物，它是在煤层或围岩中生成和储存的一种气体地质体。而矿井瓦斯是指在煤矿生产过程中从煤和岩石中涌出的各种有害气体，其中甲烷是主要成分，是煤矿安全生产中具有严重威胁的自然因素之一。我国煤矿普遍存在瓦斯涌出的情况，高瓦斯和煤与瓦斯突出的矿井产量占全国煤炭总产量的三分之一。本文在研究煤矿瓦斯灾害分区和矿井瓦斯地质规律的基础上，综合多因素进行了矿井煤与瓦斯区域突出危险性预测。

简介：摘要：煤层瓦斯是地质作用的产物，它是在煤层或围岩中生成和储存的一种气体地质体。而矿井瓦斯是指在煤矿生产过程中从煤和岩石中涌出的各种有害气体，其中甲烷是主要成分，是煤矿安全生产中具有严重威胁的自然因素之一。我国煤矿普遍存在瓦斯涌出的情况，高瓦斯和煤与瓦斯突出的矿井产量占全国煤炭总产量的三分之一。本文在研究煤矿瓦斯灾害分区和矿井瓦斯地质规律的基础上，综合多因素进行了矿井煤与瓦斯区域突出危险性预测。

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简介：摘要：为解决工业企业中，工业机器人、大型盾构机、道岔等大型工业设备，施工环境恶劣，维护成本昂贵，乃至产品质量和有序生产。开发工业设备预测性维护系统。系统基于SpringBoot后端框架、VUE前端框架、TensorFlow大数据分析框架对系统进行开发；基于物联网设备系统在针对非计划停机维护的相关工业指标进行实时数据采集；基于多数据源设定标准化API读取；基于SPARK大数据处理框架对设备维护模块进行在线实时分析；基于行业应用模型，在确保生产质量和生产进度的基础上，使用机器学习回归算法对历史数据和行业数据进行预测模型训练，输出预测性维护指标和大型停机检修计划表及预应对方案；最后通过行业场景应用验证了设计系统的可行性。

简介：摘要： 光伏发电大规模接入电网会使电网产生一定波动,对电力系统产生影响,提高光伏发电量预测的准确性是发展光伏发电技术及保证电网稳定性的关键.本文对光伏发电量预测方法进行归纳总结,根据研究原理将其分为直接预测法和间接预测法,并对直接预测法中的混合模型做了具体分类:基于确定神经网络初始权值的混合模型、基于光伏数据预处理的混合模型及其他混合模型.通过比较各种方法的平均绝对百分比误差(MAPE)及仿真时间,对各种方法进行评估.结果 表明:人工智能预测法目前应用最广,MAPE在3％～15％之间,其中,深度学习网络模型预测误差最小,但仿真时间较长且模型复杂度较高;混合模型可以有效减小预测误差,总体预测误差小于10％,是未来一个重要的研究领域.