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973.
针对城市商业区写字楼的微电网能源管理系统,如何有效的进行能量协同调度具有重要的理论价值与应用价值。本文提出了基于强化学习的写字楼能量调度的需求侧动态价格响应算法。首先,将物业与写字楼之间的模型建立为一个马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,MDP),通过使用Q-Learning算法中的贪婪策略(ε - greedy)来探索写字楼中每个时间间隙的最佳电力零售价格。实验表明,通过需求侧动态价格能量调度策略不仅可以提高电网的可靠性和能源的有效利用率,实现电力分流、削峰和填谷,也可有效降低写字楼的能量消耗,同时降低用户的电力能耗使用成本,使得各方利益最大化,验证了本文所提算法的有效性和实用性。 相似文献
974.
致密油储层因具有渗透率与产能低下的特点,多采用大型水力压裂改造储层来提高采收率,根据不同的地质、压裂参数变化,预测改造后的采收率对于压裂施工改造有良好的指导作用。目前多因素影响的致密油压裂后采收率预测理论模型,难以实时准确地根据压裂方式及参数来预测压裂后油藏采收率变化。为进一步提升致密油的采收率预测精确度,本文引进机器学习进行预测,基于极限梯度爬升算法(XGBoost)和支持向量回归算法(SVR)进行了一定改进得到变权组合模型XGBoost-SVR,模型借鉴残差进化机制,实现加权融合系数的最优组合,该组合模型可对两种单模型进行优势互补,避免了因单一模型参数导致的范围性误差,增大模型预测容错率。本文首先对致密油的采收率影响因素进行收集整理,分析地质因素、储层因素和工程因素对采收率的影响,构造相关原始数据集;其次将预处理后数据集输入SVR单模型和XGBoost单模型分别进行训练,得出单模型预测值;最后采用基于残差的自适应的变权组合方法建立XGBoost-SVR组合模型,得到各模型最终预测结果,明确采收率影响因素及各影响因素权重比。模型预测结果表明:与SVR和XGBoost单模型相比,组合模型在预测精度达到94.63%,表现出更好的适应性。 相似文献
975.
小脑是脑皮层下的一个重要运动调节中枢,它与大脑不同皮层区域在解剖和功能上紧密连接,配合大脑皮层完成机体的运动功能和运动学习。经颅直流电刺激(transcranial direct current stimulation, tDCS)是一种非侵入性的脑刺激技术,通过电极将微弱的电流作用于小脑能有效地提升皮层脊髓兴奋性和调控小脑与大脑皮层间的功能连接。本文系统梳理近20年国内外关于tDCS刺激小脑对提升人类运动表现影响的相关文献,研究结果表明tDCS刺激小脑可以改善人体的运动表现,如姿势控制、运动适应与运动学习、肌肉力量表现等。然而,tDCS刺激小脑的生理机制和刺激强度、刺激时间、刺激时间间隔等参数的选择有待进一步研究。未来的体育科学研究中,如何将tDCS刺激小脑的技术应用于运动训练,帮助运动员突破现有的运动能力仍有待深入探究。 相似文献
976.
传统机器学习和深度学习模型在处理情感分类任务时会忽略情感特征词的强度,情感语义关系单薄,造成情感分类的精准度不高。本文提出一种融合情感词典的改进型BiLSTM-CNN+Attention情感分类算法。首先,该算法通过融合情感词典优化特征词的权重;其次,利用卷积神经网络(CNN)提取局部特征,利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)高效提取上下文语义特征和长距离依赖关系;再结合注意力机制对情感特征加成;最后由Softmax分类器实现文本情感预测。实验结果表明,本文提出的情感分类算法在精确率、召回率和F值上均有较大提升。相较于TextCNN、BiLSTM、LSTM、CNN和随机森林模型,本文方法的F值分别提高2.35%、3.63%、4.36%、2.72%和6.35%。这表明该方法能够充分融合情感特征词的权重,利用上下文语义特征,提高情感分类性能。该方法具有一定的学术价值和应用前景。 相似文献
977.
近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。 相似文献
978.
基坑开挖受周围环境制约较大,需根据具体条件采取不同的支护方式。尤其对于狭长基坑两侧存在偏压的情况,基坑变形以及支护结构受力会存在较大差异。本文以西安科技八路综合管廊深基坑支护工程为研究对象,采用数值模拟与现场监测相结合的方法,对偏压条件下基坑的变形以及支护结构受力变化规律进行了深入的研究分析。研究结果表明:随着基坑开挖,水平位移和竖向位移均呈逐渐增大趋势,锚杆和内支撑对水平位移控制效果明显。桩身内力在锚杆与内支撑位置突变明显,避免了桩身受力过大。由于受右侧已开挖基坑的影响,导致基坑两侧变形有所差异,但位移值相差不大。说明该深基坑支护方案设计合理,支护效果良好,满足偏压条件下对基坑变形控制的要求。研究结果可为类似基坑工程的支护与开挖提供一定的指导。 相似文献
979.
机械钻速(rate of penetration, ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为了实现对钻速的高精度预测,对现有BP (back propagation)神经网络进行优化,提出了一种新的神经网络模型,即动态自适应学习率的粒子群优化BP神经网络,利用录井数据建立目标井预测模型来对钻速进行预测。在训练过程中对BP神经网络进行优化,利用启发式算法,即附加动量法和自适应学习率,将两种方法结合起来形成动态自适应学习率的BP改进算法,提高了BP神经网络的训练速度和拟合精度,获得了更好的泛化性能。将BP神经网络与遗传优化算法(genetic algorithm, GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)结合,得到优化后的动态自适应学习率BP神经网络。研究利用XX8-1-2井的录井数据进行实验,对比BP神经网络、PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络3种不同的改进后神经网络的预测结果... 相似文献
980.