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1.
电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果. 相似文献
2.
随着赏金类软件的不断发展,人们日常的对话从“今天你吃饭了吗”转变成“今天你领钱了吗”.2017下半年,随着支付宝扫码赚赏金和直播答题赚赏金等活动的兴起,赏金类软件一时风头无两,得到了国民的极高关注.文中利用R软件进行数据的分析处理,旨在了解影响赏金类软件推广的因素,分析用户对赏金类软件的看法,研究其发展所面临的问题.最后给出问题的解决建议. 相似文献
3.
针对惯性导航系统极区性能试验难以实地开展的问题, 研究了一种模拟测试的方法, 并基于横向坐标系编排给出了以组合导航系统作为测量基准的惯导模拟测试方案。首先分析了模拟测试技术研究的必要性, 然后根据轨迹形变最小原则详细推导了基于横向坐标系编排的极区模拟测试转换公式, 之后针对测试中采用不同基准的情况, 提出了相应的惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)转换算法, 并提出以惯性导航系统/全球导航卫星系统(inertial navigation system/global navigation satellite system, INS/GNSS)为参照基准的一种具体测试方案, 最终完成了仿真实验, 验证了模拟测试理论的正确性。结果表明, 在基准误差不计的情形下,试验导航参数误差与惯导实地横向编排解算误差相当。初步验证了所提方法替代极区实地试验进行精度性能评估的可行性, 为后续极区模拟测试评估研究奠了定理论基础。 相似文献
4.
股权集中度与技术创新绩效间的关系一直是公司治理的热点.为了进一步明确二者间的关系,揭示其边界条件,本文采用Meta回归方法,对57项实证研究的139个独立样本进行了归纳分析.结果表明:股权集中度与创新绩效之间存在微弱正相关关系,非线性关系并不显著;董事会结构、企业特征、外部环境在不同程度上对股权集中度与技术创新绩效之间的关系起调节作用;股权集中测量方式的不同不会在股权集中度与创新绩效的关系界定上产生显著差异;技术创新绩效评价方式下,采用R&D评价方式会产生明显偏差,而采用专利申请数和综合指标评价则较为稳健. 相似文献
5.
为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃~100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0~50 N·m,力矩检测精度≤0.5%FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图. 相似文献
6.
柔性机械臂、大型可展开天线等机械结构的动作精度受运动过程中大变形几何非线性和连接处接触非线性的影响十分显著。以含螺栓连接结构的大变形梁作为研究对象,针对动力学建模和振动特性开展了实验研究,通过数值计算验证了实验发现的非线性振动特性。搭建了含螺栓连接柔性大变形梁的实验台架,开展了敲击和正弦激振的实验测试。实验结果表明,螺栓连接的柔性梁较连续梁的(无螺栓连接)模态频率降低,阻尼增加,反映出随着激励能量增大,模态频率降低的非线性模态特征。改变螺栓连接位置会显著影响结构的模态频率,其变化规律可由求解线性矩阵特征值定性反映。 相似文献
7.
由于对饱和粉质黏土地基的浮力折减系数存在很大的争议,采用一套渗流路径完整、能够消除侧壁摩阻力及基底负压力并且可以准确判断内箱起浮瞬间的浮力测量系统,对粉质黏土中的模型箱底部总压力以及孔隙水压力进行测试,得到其折减系数为0.744.采用数值模拟软件COMSOL Multiphysics模拟得到的粉质黏土折减系数为0.754,与实验结果相差无几.运用线性回归方法建立粉质黏土折减系数的三元线性回归方程,对方程中自变量进行共线性诊断,剔除自变量中干密度与孔隙率,最终确定红砂岩和粉质黏土折减系数只与渗透系数有关. 相似文献
8.
考虑地球吸热、散热和海洋表面温度等因素对气候的影响,建立多变量灰色预测模型,预测未来气候变化趋势.考虑全球与局地之间是整体与部分的关系,建立基于多变量灰色预测的线性回归模型,判断全球气候变化与局地"极寒现象"之间是否存在关联性. 相似文献
9.
将线性回归模型与流形结构相结合,构成了弱线性多标签特征选择的联合框架。首先,用最小二乘损失函数来学习回归系数矩阵;其次,通过标签流形结构来学习数据特征的权重矩阵;再次,用L2,1-范数来约束回归系数矩阵和特征权重矩阵,这样既能引导稀疏性,又有利于特征选择。此外,设计并证明了具有收敛性的迭代更新算法来解决上述提出的问题。最后,所提出的方法在多个经典多标签数据集上进行了验证,实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献
10.
以国产计算机(龙芯3A3000+7A1000)为研究对象,分析其基于车载环境计算资源受限情况下的环境适应能力,通过压力测试和可靠性摸底实验进行验证与改进,采用冒烟测试获取计算机平台的环境适应阈值,并提出计算环境适应能力优化与可靠性提升的解决方案. 相似文献