An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm for Nonstationary and Nonlinear Energy Price Time Series Forecasting

For forecasting nonstationary and nonlinear energy prices time series, a novel adaptive multiscale ensemble learning paradigm incorporating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machines (LSSVM) with kernel function prototype is developed. Firstly, the extrema symmetry expansion EEMD, which can effectively restrain the mode mixing and end effects, is used to decompose the energy price into simple modes. Secondly, by using the fine‐to‐coarse reconstruction algorithm, the high‐frequency, low‐frequency and trend components are identified. Furthermore, autoregressive integrated moving average is applicable to predicting the high‐frequency components. LSSVM is suitable for forecasting the low‐frequency and trend components. At the same time, a universal kernel function prototype is introduced for making up the drawbacks of single kernel function, which can adaptively select the optimal kernel function type and model parameters according to the specific data using the PSO algorithm. Finally, the prediction results of all the components are aggregated into the forecasting values of energy price time series. The empirical results show that, compared with the popular prediction methods, the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of energy prices, with high accuracy both in the level and directional predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

β型成核剂在聚丙烯中的应用Ⅱ.NA-BW作用下聚丙烯的非等温结晶动力学

添加酰胺类β型成核剂制备了高水平β晶型聚丙烯(β-iPP),用差示量热扫描仪(DSC)手段研究了其非等温结晶行为,对所得数据用修正A vram i方程的Jeziorny法和莫志深法进行处理。结果表明:β型成核剂NA-BW的加入可提高聚丙烯的结晶度以及峰值结晶温度,当降温速率为10°C/m in时,纯聚丙烯和β晶型聚丙烯的结晶温度分别为110和116°C,同时也明显地提高聚丙烯的结晶速度,在5°C/m in降温速率下,纯聚丙烯和β晶型聚丙烯的t1/2分别是2.19和1.78 m in。     

β型成核剂在聚丙烯中的应用Ⅰ.NA-BW引导聚丙烯结晶行为及力学性能

通过酰胺化合物(NA-BW)引导等规聚丙烯(iPP)制备高水平β晶型聚丙烯(β-iPP),借助广角X射线衍射(WAXD),差示扫描量热仪(DSC)及偏光显微镜(POM)研究其结晶形态及结晶行为,并研究了β型成核剂对iPP力学性能的影响。结果表明:加入β型成核剂NA-BW后,iPP的晶型和球晶形态均发生变化;等温结晶研究表明聚丙烯的半结晶时间(t1/2)明显降低,即结晶速度加快,非等温结晶研究表明iPP的结晶温度提高;iPP的冲击强度大大提高,拉伸和弯曲性能却略有下降。当成核剂用量为3 m g/g时,悬臂梁缺口冲击强度达到最大值,提高达3.5倍,由49.35J/m提高到176.23 J/m。热稳定性实验表明β型成核剂对聚丙烯成核效果的热稳定性良好。     

二次引力超导研究

引入二次引力场电磁型张量,将线性二次引力场方程转化为麦克斯韦方程组形式,并利用该方程组推导出二次引力超导方程,研究结果表明,二次引力超导与Einstein引力超导Shielding效应存在差异,该差异由二次引力理论的曲率平方项引起.     

二甲基醚发动机HCCI燃烧与排放的计算

构建了可应用于均质充量压燃（HCCI）发动机的二甲基醚（DME）详细化学反应动力学M燃烧模型,该模型包含97种物种和457个基元反应．拓展M模型的应用范围,分析了DME发动机HCCI条件下关键基元反应和重要物种随曲轴转角的变化关系,获得了DME氧化反应的主要历程．研究了NOx的生成机理,结果表明NOx排放中NO生成量达到最大值后出现“冻结”现象,NO2与N2O最终排放浓度极少且受缸内温度影响不大．随着缸内温度的增加,NOx排放中NO所占比例逐渐增加．基于化学反应速率及敏感度分析,得到了DME发动机HCCI燃烧的NO排放主要受扩大Zeldovich机理和N2O途径控制．     

基于F&EI的新兴有机材料生产过程风险分析

新兴民营企业在运营流程中采取行政安全一手抓的管理模式,在新型有机材料生产和加工的过程中出现诸多新的安全问题.为规避此类问题带来的事故风险,以浙江某新兴材料企业为例,通过实地调研、定性分析和定量评估相结合的方法,对其物料、工艺、设备及维护过程中的危险源及有害因素进行风险分析.基于现场勘察获得引起生产加工过程中危险物质泄漏...     

沥青路面现场微波加热再生模型与实验

为了求解微波加热再生沥青混合料内的温度分布,研究了由于沥青混合料介电常数和比热容是温变参数,从而导致电磁场分布和吸收微波功率的非线性变化.建立了电磁场控制方程和热传递方程耦合的二维非线性热电耦合模型,提出了按微波周期为时间步长交替迭代求解该非线性模型的求解方法.使用了工作频率为2.45 GHz的微波系统,通过连续或间歇辐射加热方式,对不同体积的沥青混合料进行了加热实验.实验结果证实了微波加热再生通过辐射热传递能实现瞬间体积加热,具有快速、加热均匀、保证质量和无污染等特点.     

基于MVA的半导体生产过程质量分析方法

针对半导体晶圆生产中存在着位置间变异、晶圆间变异及批次间变异,提出了基于多变异分析(MVA)的工序质量分析方法.该方法通过建立基于方差分析晶圆生产工序质量的多变异分析模型,研究了晶圆生产过程中3种变异与总变异之间的定量关系.由定量关系推导出晶圆生产中的抽样规则,并提出了3种常用过程能力指数Cp,Cpk和Cpm的改进计算方法.通过在晶圆生产中的实际应用,证明了该方法中的抽样规则能捕获加工过程中主要随机变异,该方法计算获得的过程能力指数可较为真实地反映生产过程质量状况.     

Engineering of multiferroic BiFeO3 grain boundaries with head-to-head polarization configurations

Confined low dimensional charges with high density such as two-dimensional electron gas (2DEG) at interfaces and charged domain walls in ferroelectrics show gre...     

电网故障下双馈风力发电机控制改进与仿真

随着风电装机规模的不断增加,作为未来能源互联网中重要的一环,风电机组应对电网故障的能力越加显得重要。针对双馈风力发电机组在电网故障下的暂态特性,提出了一种基于电网故障类型区分、控制器设计和辅助设备穿越的综合控制策略。相比于传统的控制方法,克服了控制误差大和响应滞后的问题,真正实现了系统的精细化控制。基于MATLAB和VC++联合建模,利用MEX技术搭建了电网故障下的1.5 MW双馈风力发电系统模型,仿真结果验证了所提出的综合控制策略在电网故障下提高双馈风力发电机控制的有效性。