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:在体育教学中,以教学目标为指导思想,运用合作学习法,对培养大学生心理健康能力展开调查研究并实验操作,结果表明:合作学习能够有效地提高大学生的认知能力和情绪调控能力,完善优化个性,增强人际交往能力和抗挫折能力,调节心理状态,预防心理疾病,达到了培养大学生心理健康能力的目的。