构建多Agent模型研究差别电价对行业的影响

运用基于Agent 模拟的建模方法构建研究差别电价影响效果的多Agent 模型,设计由政府Agent、电力Agent 及行业Agent 组成的多Agent 框架,分析Agent 的目标及行为策略,设计系统的仿真流程.以高耗能行业实施差别电价为例,模拟对化学工业、建筑材料业、金属冶炼业实施差别电价对我国物价水平及电力消费所造成的影响.研究结果表明所构建的多Agent 模型突破了传统数学模型考虑因素不足的缺点,充分考虑了经济系统中个体自身的目标以及与周围环境的相互作用等因素,更好地反映了微观个体与宏观经济之间的联系;对高耗能行业实施差别电价不但不会使物价明显上涨,而且具有较好的节电效果.     

基于改进BP神经网络和工业重构理论的用电增长预测方法

运用改进BP神经网络方法和工业重构理论,建立新型工业化与用电增长的关系,提出附加动量和自适应学习率的改进BP神经网络构建工业用电增速的预测模型,利用该模型对未来工业用电增长的趋势进行判断。利用Matlab7．0对该模型进行设计,并运用该模型对工业用电增长趋势进行仿真。与传统的BP神经网络模型相比,采用改进后的预测方法仅经过47次训练就满足预定误差要求,而采用传统的预测模型易陷入局部极小点,很难满足预定误差要求;改进预测模型的预测值与实际值拟合程度好,平均预测精度比传统模型预测精度高1％～3％。此外,验证了改进模型的优越性和合理性。     

基于SVM的“弹性系数-投入产出”电力需求预测分析模型

基于合理预测电力需求,是保证电网规划与产业发展合理性的重要依据,在我国优化产业结构、推进节能减排的环境下,电力中长期需求的变化面临更多不确定因素,考虑多个因素对电力经济发展弹性系数的影响,按照投入产出模型,运用支持向量机算法构建预测模型。以2000—2009年我国电力需求及GDP,产业结构的数据为样本,预测2010年的电力需求总量。通过与普通弹性系数回归预测、普通支持向量机预测方法对比,电力需求总量预测精度分别提高8.90%和3.98%。     

菲并吲哚里西定类生物碱的研究进展

天然来源的药物研究近年来方兴未艾,菲并吲哚里西定类生物碱目具有抗肿瘤等生理活性而倍受关注.对自然界中存在的菲并吲哚里西定类生物碱的生物活性以及全合成策略进行了综述.