基于误差修正的短期光伏功率预测

随着太阳能使用率的不断提高,太阳能资源的易变性使电网管理出现了困难。为了提高太阳能发电功率的预测精度,在安全稳定运行中保障工业电力系统的正常使用,提出一种结合改进的自适应噪声互补集成经验模态分解(improved complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, ICEEMEDAN)与差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)的长短期记忆(long-term and short-term memory, LSTM)神经网络模型,使用该复合模型对光伏发电功率进行预测,通过对影响光伏功率的不同变量进行评估,获取特征重要性并作为模型的输入,在时间尺度上利用改进后的LSTM模型进行建模,以R²等相关指标评判模型性能的优劣,从而实现完整的光伏功率预测。实验采用澳大利亚光伏数据集群(DKASC)中一光伏电站2016年实测数据进行验证,两组实验中修正预测模型较单一LSTM神经网络光伏功率预测模型的精确度分别提高...     

汇率风险下货币资产的优化组合及其算法

本文利用随机参数系统的优化方法探讨在汇率风险下其货币资产组合问题.根据汇率变动的随机游动假设和经济法人视风险为一种损失的假定,本文导出了在不同目标下控制货币资产组合的最优决策及其算法.如果目标是使资产未来价值的期望值最大化,最优决策可通过求解一个有约束的线性预测控制问题得到.如果目标是使资产的风险最小和未来价值的期望值最大,优化问题便是求解一个有约束的线性二次型预测控制问题.     

试论假废品生成的机理

本文对假废品的存在场合、形成原因、存在的区间及出现的概率等作了较详细的分析和论述,并通过必要的数学论证和图视分析揭示了假废品区间的误差补偿与误差裕度转移的定性、定量关系,从而指出了检查假废品时应检查的假废品有效区的大小。     

一种基于模糊推理的块编码图像帧内误码恢复方法

采用一种基于模糊推理的方法来对块编码的灰度图像进行帧内误码恢复。在丢失块周围像素匹配的基础上采用模糊推理对匹配的结果进行模糊分类,并对匹配准确度低的块进行改进的像素逐点修正处理,从而达到误码恢复的目的。实验结果标明,该方法可以获得比较满意的结果。     

一类非线性双曲型方程半离散近似解的L_2和L_∞估计

本文在较弱的条件下,讨论了一类非线性双曲型方程的半离散Galerkin近似解的L_2和L_∞估计,这些估计是最佳的。     

应用离散富氏变换的反褶积方法

应用离散富氏变换(DFT)的反褶积方法,与计算反褶积的Z变换和最小平方法相比,具有以下优点:(1)精度高。(2)运算量少。(3)对地震子波无相位要求。     

北京市房地产投资与经济增长的协整研究

本文运用协整理论,对北京市1996-2006年间的房地产开发投资与GDP的数据进行分析研究,结果表明两者之间存在长期稳定的均衡关系,通过对其建立误差修正模型,可以看到两者之间存在长期均衡和短期波动的关系,房地产投资是经济增长的格兰杰原因。     

个杨树无性系蒸腾特性及其影响因子研究

摘要：对山东省高密地区不同杨树无性系的蒸腾特性及其影响因子进行了研究，结果表明：16个杨树无性系的气孔导度日变化均为单峰型；蒸腾速率与气孔导度的日变化趋势大致相同，16个杨树无性系日平均气孔导度(GS)和蒸腾速率(Tr)的大小次序为：Gs(卡帕茨)>Gs(T66)>Gs(高1号)>Gs(I 109)>Gs(中黑防)>Gs(中林2001)>Gs(80 2 9)>Gs(黑林1号)>Gs(NL895)>Gs(NL1388)>Gs(中林2025)>Gs(窄11号)>Gs(L324)>Gs(I 110)>Gs(窄055)>Gs(黑林3号); Tr(卡帕茨)>Tr(T66)>Tr(高1号)>Tr(I 109)>Tr(中黑防)>Tr(中林2001)>Tr(80 2 9)>Tr(黑林1号)>Tr(NL895)>Tr(NL1388)>Tr(中林2025)>Tr(窄11号)>Tr(L324)>Tr(I 110)>Tr(窄055)>Tr(黑林3号). 蒸腾速率与气孔导度的相关性最显著，并主要受光合有效辐射和空气温度等外界环境因子的影响，与空气相对湿度呈负相关关系. 根据以上指标，筛选出适宜在当地推广的杨树无性系.     

具有种群动力学和非线性接触率的SIRS流行病模型

建立易感染类中具有 L ogistic种群增长和非线性接触率的 SIRS流行病模型 ;分析该模型的正不变集和平衡位置的存在性 ,研究了疾病消除平衡位置和地方病平衡位置的稳定性 ,最后给出一些数值模拟结果