基于MIGA-BP神经网络的短期电力负荷预测

准确的短期电力负荷预测有助于工业生产中故障诊断和发电成本的降低.针对已有遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)存在局部搜索能力差的缺点,提出多岛遗传算法优化的BP神经网络(MIGA-BP),通过使种群在不同"岛屿"进化和迁移提高物种多样性,克服GA-BP算法中的缺点.将天气因素影响权重和归一化后的负荷数据输入建立的MIGA-BP神经网络预测模型,在MATLAB环境下进行仿真研究.结果表明,控制变量条件相同时,MIGA-BP模型预测误差比GA-BP模型的更小,对短期电力负荷预测更有优势.     

过氧化氢加Fe(Ⅱ)作催化剂处理电镀废液中Cr（Ⅵ）

以微量Fe(Ⅱ)作催化剂, 利用还原剂过氧化氢在酸性条件下催化处理电镀含Cr（Ⅵ）废水, 使Cr（Ⅵ）转变为Cr（Ⅲ）, 再将Cr(OH)₃沉淀使铬从原废水体系中分离. 还原剂分解后的产物对环境无二次污染; 经30 min处理后, Cr（Ⅵ）含量由初 始值200 mg/L降至0.2 mg/L以下, 去除率达99.9%以上.     

基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计在设备故障诊断中的应用

为了消除或衰减加在机械故障信号上的有色高斯噪声,更好地对信号功率谱进行估计,提出了基于高阶统计量方法的ARMA模型功率谱估计方法。该方法依据是高阶统计量对高斯噪声不敏感的特性。仿真结果表明,该方法能有效的抑制高斯有色噪声的干扰。     

D3DQN-CAA:一种基于DRL的自适应边缘计算任务调度方法

为解决已有基于深度强化学习的边缘计算任务调度面临的动作空间探索度固定不变、样本效率低、内存需求量大、稳定性差等问题,更好地在计算资源相对有限的边缘计算系统中进行有效的任务调度,在改进深度强化学习模型D3DQN（Dueling Double DQN）的基础上,提出了自适应边缘计算任务调度方法D3DQN-CAA.在任务卸载决策时,将任务与处理器的对应关系看作一个多维背包问题,根据当前调度任务与计算节点的状态信息,为任务选择与其匹配度最高的计算节点进行任务处理;为提高评估网络的参数更新效率,降低过估计的影响,提出一种综合性Q值计算方法;为进一步加快神经网络的收敛速度,提出了一种自适应动作空间动态探索度调整策略;为减少系统所需的存储资源,提高样本效率,提出一种自适应轻量优先级回放机制.实验结果表明,和多种基准算法相比,D3DQN-CAA方法能够有效地降低深度强化学习网络的训练步数,能充分利用边缘计算资源提升任务处理的实时性,降低系统能耗.     

政府信息质量与消费者转基因食品安全信息搜寻行为研究 ——基于对宁波消费者的调查

政府发布的转基因食品安全信息质量影响着消费者的信息搜寻行为,并对政府信息公开的效果起着决定性的影响。基于宁波消费者的调查数据,对转基因食品安全政府信息质量与消费者信息搜寻行为进行实证分析,研究结果表明,目前消费者对转基因食品安全政府信息的了解程度明显低于需求程度;政府发布信息的及时性、易解性和重要性显著影响消费者信息搜寻行为,且均为正向影响。此外,家庭结构和消费者个体的受教育水平也一定程度上解释了其信息搜寻行为。     

Abel数域的导子计算公式

本文基于Kronecker-Weber 定理,利用素数在Abel 数域中的分歧指数明确地给出了Abel 数域的导子计算公式. 特别地,二次数域的导子公式可以容易地从该公式推导出来.     

浅谈水利工程的施工分包管理

为有效率利用资源,国内工程建设市场上越来越多的采用工程项目分包的方案,水利工程建设也不例外。目前,水利工程分包管理是一个现代企业所必须具备的,其对分包的管理好坏,直接影响到本企业的形象、利益。     

页岩气吸附规律研究

页岩的吸附解吸行为是页岩气藏含气量评价和高效开发的基础。利用自主研发的页岩气高温高压吸附实验装置,对四份鄂尔多斯盆地南部延长组页岩样品进行了高温高压吸附实验,得到了四份样品65℃下、最高压力达25 MPa的吸附等温线。采用修正的朗格缪尔(Langmair)模型对吸附等温线进行拟合,并对拟合结果进行分析。研究表明:页岩样品具有较高的吸附气能力,饱和吸附量为0.04~0.14 mmoL/g。采用修正的朗格缪尔模型可以较好地拟合页岩高压吸附等温线,拟合系数达0.99以上。页岩有机碳含量与吸附气量具有正相关性,有机碳含量越高,吸附气量越大。未发现黏土含量与吸附气量的关系。     

欠驱动双足步行机器人运动控制与动力学仿真

以欠驱动双足步行机器人为对象,提出一种基于落脚位置控制的运动控制算法,并对其行走控制过程进行动力学仿真。首先基于三维线性倒摆模型(3D-LIPM)控制机器人的落脚位置,建立其行走姿态的虚拟约束,利用有限时间收敛反馈控制器对行走过程进行控制,实现了机器人的动态稳定行走。最后结合MATLAB的符号运算、SIMULINK和虚拟现实技术对其控制过程进行运动学和动力学仿真。实验结果表明控制算法是可行的。     

基于极线约束的角点匹配快速算法

针对同一物体从不同角度拍摄形成的不同图像的匹配问题,提出新的基于区域互信息和极线约束的角点匹配快速算法.该算法首先采用Canny边缘捡测算子提取图像边缘,再利用曲率最大原理求取局部板值完成角点检测,随后基于区域互信息测度获取角点的初始匹配;进一步采用基于极线约束及马氏距离测度的改进松弛算法完成角点的精匹配.实验表明,本算法具有较好的鲁棒性,能有效、快速.高精度的进行角点匹配.