简介：风电场的安全运行需要风电功率预测具有较高的精度。尽管支持向量机（SVM）理论在解决预测数据非线性等方面有较大优势,但SVM的参数难以选取。采用人工蜂群算法（ABC）对SVM中的参数进行寻优并对风电功率进行预测,将仿真预测结果与标准SVM预测结果进行对比,结果证明该方法提高了预测精度。

简介：采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。

简介：分析"十五"期间我国电力需求预测和电力预测中的不确定因素,提出建议采取的措施.

简介：针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型。仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度。

简介：产品质量检验数据大量存在于生产加工特别是装备制造现场,是质量管理和质量控制的基础.提出了一种以Android智能手机为手持现场质量检验数据采集终端、3G/WIFI网络为传输通路的现场质量检验数据采集方法,可以帮助质量检验人员非常方便的采集、处理现场质量检验数据.与传统的人工采集方法相比,本方法具有很好的移动性、便捷性,较好地解决了现场质量数据采集的难题,有效地弥补了PC互联网计算机管理系统的不足,为实现全面质量信息化管理奠定了坚实的基础.

简介：多目标评价决策方法的科学性直接影响评价结果的公正性。运用基于层次分析法的数据包络分析方法，建立了主客观集成的多目标综合评价模型。该模型方法不仅弥补了传统数据包络分析法不能有效区分有效决策单元的不足，而且克服了当前很多决策方法主观性强的弱点，其评价结果更加全面、更加符合客观实际情况。

简介：本文通过论述应用信息与通信技术在教育中的要求,以及在教育中的应用,肯定了其在教育中的重大作用.

简介：基于对我国2001年经济形势分析,本文讨论全国和各省电力供需特点,提出2002年电力供需预测,最后提出克服资金和技术困难的建议.

简介：提出了一种新的未知信号状态模型——多项式预测模型，并给出其滤波算法。分析表明，采用该方法建立的状态方程不需要已知信号本身的参数信息，都能准确描述运动或信号的动态。因此，提出的多项式信号的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的信号的状态估计问题。计算机仿真验证了该方法的正确性、有效性及实用性。

简介：运用高空风筝发电装置的风力发电技术,建立了包括风筝局部位置和相对原点位置等的YOYO型风筝的动态模型。制定了风筝一个发电周期包括牵引、被动两个阶段的约束优化策略,应用非线性模型预测控制原理,解决了非线性实时优化的控制问题。仿真结果表明,非线性模型预测控制能显著改进其性能。

简介：本文简要介绍了"十五"计划期间中国电力工业发展方针及建设重点.根据国际电力技术发展趋势.

简介：介绍了多个效率矩阵的指派问题最优解的一般解法.

简介：从经典的最短路径算法——-Dijkstra算法入手，针对同一算法，分别采用三种不同的存储结构存储临时标号节点，通过对无序结构、桶结构、堆结构存储的分析与比较，提出基于堆结构的Dijkstra算法的效率高于其他两种算法，特别适合于大规模网络。

简介：为满足除鱗泵平稳地加、减速控制,实现除鳞系统安全、节能运行,研究了热轧除鱗智能节能控制技术.运用流体力学原理、工业智能化理论,结合生产轧制计划、道次计算、位置跟踪等相关数据,对除鳞系统供水量进行提前预测,并根据专家经验确定最佳变频转速;综合考虑了除鳞水需求量、提供量、管路压力、设定压力在控制过程中的导向作用,实现了对除鳞系统流量、压力的精确控制.

简介：支持向量机是一种基于统计学理论学习的新颖的机器学习方法，该方法已广泛应用于解决分类和回归问题。提出一种基于时间序列的最小二乘支持向量机算法应用于电梯交通流的预测方法。仿真结果表明了这种预测方法的有效性。

简介：为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和非线性自回归神经网络模型（NARNN）的组合模型NARIMA。实现方法为：建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明：NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。

简介：

简介：提出了一种基于视讯技术的变电站智能巡检系统,包括接口层、服务层、应用层,并对系统架构及其功能进行了详细介绍。该系统不仅实现了视讯技术与变电站巡检技术的高效结合,通过联动控制,真正实现了变电站的智能监控;还实现了变电站分散辅助巡检系统的集成联动,提高了变电站的管理水平和运行质量,真正实现了变电站的无人或者少人值守。

简介：随着企业内部的各种软件系统的逐步完善，企业在实现各种软件系统的数据集成上的需求也越来越迫切。针对目前主流的企业协作平台——LotusDomino／Notes和数据库系统的数据集成的方法进行了探索，并提出了相应的解决方案。

简介：超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要。针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机（ELM）超短期风速预测方法。利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自回归滑动平均模型（ARIMA）,进行误差预测,最后使用预测误差对风速的初步预测值进行补正,从而求得最终预测值。仿真实验结果表明,该方法在风速超短期预测中的可行性及有效性。