基于量子粒子群-径向基神经网络模型的风速预测

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义.为了提高风速预测的精度,提出了一种基于量子粒子群-径向基神经网络模型,在确定网络隐含层节点数后,将RBF网络的参数编码成优化算法中的粒子个体进行优化,在全局空间搜索最优适应值的参数.用优化后的神经网络进行风速预测,实例结果表明该算法在预测速度和精度上都得到了提高.     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路.     

基于改进粒子群算法的电力系统负荷预测

为了提高电力系统负荷预测的精度,并考虑到电力系统负荷的混沌特性,提出了将蜜蜂进化型粒子群算法和混沌神经网络相结合的负荷预测方法.构建了混沌神经网络模型,提出了蜜蜂进化型PSO算法(Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization, BEMPSO);以此来训练混沌神经网络参数,并且分别对基本粒子群优化算法和BEMPSO优化算法的模型进行仿真预测.结果表明提出的BEMPSO混沌神经网络负荷预测方法具有较强的泛化能力和较高的精度.     

基于改进PSO-RBF神经网络的光伏功率预测

针对RBF算法的隐节点中心和参数会影响光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)算法,通过寻找相似日,将相似日的实际功率和影响光伏发电功率的气象因子数据作为输入,同时利用改进PSO优化RBF网络参数,建立预测模型进行训练和预测。在粒子群优化算法中,通过动态调整惯性权重,有效地提高了非线性问题的求解能力,采用改进粒子群优化算法优化径向基神经网络参数,兼顾了PSO和RBF神经网络模型的优点,具有较好的收敛速度和预测精度。通过实际光伏发电数据验证表明,该算法具有较高的预测精度。     

克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.     

基于遗传优化的BP神经网络水泥强度预测

为了提高BP神经网络预测模型对水泥强度值的预测精度,通过结合BP神经网络与遗传算法各自的优势,提出一种采用遗传算法优化的BP神经网络的水泥强度预测算法.利用遗传算法具有的全局优化搜索能力优化BP神经网络的各层节点连接权值与阈值,训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将训练以外的样本数据用于模型的有效性验证.仿真结果表明,该算法对水泥强度值预测具有较高的预测精度,同时可缩短网络收敛时间.     

基于QPSO-RBFNN的短期电力负荷预测模型

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了一种量子行为粒子群优化(Quantumbehaved particle swarm optimization,QPSO)算法和径向基函数神经网络(Radical basis function neural network,RBFNN)相结合的电力负荷短期预测模型。通过K-均值聚类算法确定RBFNN的基函数中心,并用粒子群优化算法优化神经网络权值,在加快RBFNN收敛速度的同时提高预测精度。以实际负荷数据进行预测验证,预测负荷的均方根误差小于0.01,验证了模型的合理性和有效性。     

物流配送中心选址的IPSO-BP算法

改进标准粒子群优化算法（PSO）的惯性权重参数,提出基于IPSO的BP神经网络算法,以提高物流配送中心选址的预测精度。仿真结果表明,IPSO-BP神经网络算法的预测精度优于常规BP神经网络算法,不仅改进了网络的收敛速度并且提高了预测准确性。     

基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的车身薄板定位布局研究

为了解决车身薄板定位布局设计效率低,装夹易变形的问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的车身薄板定位布局设计方法,以薄板定位时的偏差传递路径最小和稳定性最高为约束条件,应用NSGA-Ⅱ算法优化前3个定位点,在有限元样本的支持下分别构建BP和RBF神经网络预测模型并进行对比,选择预测精度较高的RBF神经网络结果作为个体适应度值。分别应用遗传算法和粒子群算法在RBF神经网络中寻优并对比,选择收敛速度较快和求解精度较高的粒子群算法的求解值作为第4个定位点的最优解。以座椅安装横梁作为模型验证研究内容。结果表明,零件在优化后定位布局下的最大装夹变形仅为优化前最大装夹变形的27%。因此,RBF神经网络可以对薄板装夹变形进行有效预测,研究结果对进一步开展车身焊装夹具设计和机身薄壁件定位布局研究具有参考价值。     

粒子群算法优化下的3D增材印花产品质量神经网络预测模型

针对在3D(three-dimension)增材印花产品的自动化生产中各工艺参数对产品质量影响较大,而产品质量难以实现数字化调控的情况,利用BP(back propagation)神经网络算法建立3D增材印花产品质量的预测模型,通过粒子群算法优化神经网络的初始阈值和权值,进一步提升神经网络的预测精度,实现多工艺参数影响下产品质量的数字化预测。试验结果表明,粒子群算法优化后的神经网络模型的油墨转移率预测误差基本稳定在0.02以内,相比优化前预测精度提高75%。该模型在实际应用中具有一定的准确性和可行性,可缩短工艺开发流程,降低企业生产成本,在实际生产中具有一定的借鉴意义。     

早熟,高配,抗逆玉米自交系“自改—1”的选育

“自改—1”玉米自交系是由“330×oh43HtHt—早”组合中经多代选株自交而成。“自改—1”自交系既保持了“330”自交系主要优良性状,又克服了“330”的缺点,并提高了抗病能力、缩短了生育期。是一个自身产量高、配合力好、早熟、抗病、抗倒、抗旱性强、农艺性状优良的理想自交系。“自改—1”玉米自交系具有较高的配合力。“自改—1×黄早四”杂交种(原名廊玉2号),已被河北省农作物品种审定委员会审定,定名为“冀单15号”。“8112×自改—1”、“1984×自改—1”参加了省区域试验。“自改—1×掖107"、“自改—1×23”等组合在多点试验评比中表现突出。这些组合在生产上具有较高的利用价值。     

岗南,黄壁庄水库降水效应的分析

修建水库后水域面积的扩大必然会引起一些气候要素的变化。本文根据岗南、黄壁庄水库地区建库前后多年的降水量统计资料,采用回归分析法和综合系数法,比较科学地分析了大型水库水体对其周围地区降水量的影响效应。结果表明,建库使得该地区降水量的时空分布发生了变化。     

用间苯二酚光度法定量测定果葡糖浆中果糖含量及葡萄糖异构酶活性的研究

间苯酚法一般用酮糖和醛糖的定性鉴别。已糖与盐酸共热脱水。生成的羟甲基糖醛与间苯二酚结合成鲜红色化合物。当酮糖基本反应完全时,醛糖仅有千分之几反应。通过间苯二酚用量实验可看出间苯二酚与糖量之比等于1:1时吸光度基本不变。这说明当果糖反应完全后。葡萄糖还很少反应。利用二者的反应速度悬殊,在控制一定反应条件下。可以定量测定果糖。根据上述原理测定了由葡萄糖异构酶产生菌的菌丝体和固定化异构酶所转化的果葡糖浆中果糖含量。并测定了链霉菌发酵液中葡萄糖异构酶的活性。     

《尔雅·释言》“骓”字考

传统注疏多将"菼,骓也"释读为用实体特征解释实体本身,即以"白色"义训释菼类植物。这种释读过于牵强,通过推断"骓、鵻、萑、蓷"几个字之间的关系,认为这个词条应为"菼,鵻也"。同时,《尔雅》编纂者在编辑这一词条时,混淆了"萑"字所记录的"菼类植物"、"益母草"两个词,训释错误。     

生态位及其在城市发展研究中的应用

本文阐述了生态位的涵义及其在研究城市发展中的重要意义。结合我省情况,探讨了生态位的结构及其变量集。并运用生态位原理对我省九个省辖市的生态位进行剖析,揭示出人口激增,水资源短缺和环境污染是城市发展的制约因素。据此,以系统整体功能优化为目标,遵循高效、和谐的原则调控生态位,以缩小区域生态势。     

叠氮钠（NaN3）对ELISA检测酶活影响的探讨

用抗促黄体激素(LH)单克隆抗体为试样,进行了叠氮钠(NaN_3)在ELISA检测中影响辣根过氧化物酶(HRP)活性的研究。实验结果表明,当酶标二抗工作液中不舍NaN_3时,含0.02％NaN_3的ODP底物工作液能将其中的HRP全部失活;而当底物工作液中不舍NaN_3时,含0.02％NaN_3的酶标二抗工作液中的HRP有30％～60％失活。提出在以HRP作为标记酶的ELISA检测所用的部分缓冲液中废止使用NaN_3作为防腐剂。     

(C)(Spq(4))经由Uq(sp(4))的Jantzen途径实现

Jantzen由Uq(sl2(C)) 的表示论通过R-矩阵的方法给出了SLq(2)的定义关系式,用Jantzen的方法通过Uq(sp(4))的表示理论实现了(C)(Spq(4))的定义关系式.     

量子辛型群@(Spq(6))的一种实现

 通过U_q(sp(6))的最高权模的自然表示理论,给出了 量子辛型群@(Sp_q(6))的所有定义关系式。     

采光屋面设计中一些问题和解决方法

本文提出了目前在采光屋面设计中存在的一些问题和相应的解决方法。     

柿叶有效成分提取分离方法研究

本文介绍了柿叶黄酮甙的提取分离方法。即采用70％乙醇为提取剂,以乙酸乙酯为萃取剂进行提取分离可得柿叶黄酮甙。经薄层色谱法、颜色反应法及紫外光谱扫描法进行分析鉴定可知柿叶黄酮甙主要为异槲皮甙(水解为槲皮素)和黄芪甙,并建立了柿叶黄酮甙的定量分析方法。同时还对新采柿叶及存放一段时间的柿叶黄酮含量进行比较,其结果表明柿叶黄酮含量不因存放时间延长而减少。