基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

基于卫星数据的台风暴雨洪涝致灾指标的改进——以菲特(1323)台风为例

台风暴雨洪涝灾害的致灾指标改进对于防灾减灾工作具有重要意义.为分析菲特(1323)台风事件的情况,基于0.1°×0.1°分辨率的中国自动站与CMORPH降水产品融合逐时降水量网格数据集V1.0,根据台风降水分离方法,分离出整场台风的逐小时实际降水量;再结合台风暴雨洪涝灾害链理念,分别以基于日降水量指标的台风暴雨洪涝算法...     

网络“饭圈”失范行为的法律规制

当今网络社交平台迅猛发展,“饭圈”凭借网络平台发展壮大的同时也滋生了一系列的乱象。“饭圈”粉丝为维护自家偶像的形象或提升其知名度,对外在社交平台上实施攻讦谩骂、人肉搜索、瘫痪式的举报与投诉、数据造假等行为;对内则强迫、压榨粉丝成为“数据女工”。“饭圈”的失范行为不仅违背了社会主义核心价值观,更是对法律价值的严重侵害。“饭圈”行为的失范是由经纪公司、社交平台、“饭圈”组织者、艺人等多方为经济利益而纵容、主导的结果。这显示法律针对线上粉丝组织规制的缺位。为此,应妥善处理好“饭圈”组织的法律地位、重构“粉丝—偶像”间的权利义务关系、提升具体规范的层级,以营造积极向上的“饭圈”生态与粉丝经济。     

基于大数据技术的网络舆情感知系统的分析与实现

随着大数据技术的日趋成熟,利用大数据技术实现对海量的网络舆情数据进行采集、分析和展示,对网络舆情信息感知度得到了很大的提升,可以准确地了解网络舆情的发展态势,把握群众的情绪,对舆情事件做出高效、正确的决策。利用分布式爬虫技术来抓取数据,文本分析技术进行数据预处理和数据清洗,对数据仓库的舆情信息进行处理、分析,实现了舆情的监测、舆情的分析和舆情报告。通过大数据技术挖掘网络舆情事件,能够快速准确地感知舆情信息,可以有效提升网络舆情的管控和预防能力。     

从实验数据分析气动位置伺服PID控制器

文章从一组PID气动位置伺服控制实验数据入手,分析了比例方向阀控缸位置伺服系统位置响应的摩擦力、响应速度、响应精度和PID控制器各参数对系统响应速度及响应精度的影响。结果表明:实验系统可根据传感器精度和期望精度确定系统控制精度,根据两腔压力选取合适的置中电压以使系统获得高的稳定性;通过设置最大输出电压、比例系数和微分系数等以获得较快的响应速度,从而使系统获得较好的稳态和瞬态性能。     

基于决策树分类算法的心理测评模型研究

通过对大量的心理学测试量表数据集进行分析和挖掘,从大量测量属性中提取了高效属性子集构建关键决策向量,建立了更具针对性和方向性的心理测评模型.该模型能够更加快速、准确地对大学生心理健康状况进行判断和预测,帮助校方对存在问题的受访者及时实施干预,避免问题恶化.     

高维数据下关于正态均值线性约束的检验

高维数据经常会出现数据维数远远大于样本容量的现象,导致多元统计分析中许多经典检验方法失效,为弥补这一缺陷,以似然比检验方法为基础,结合并交原则,对于正态总体均值受线性约束这种假设检验问题提出了新的广义似然比检验方法,并通过数据模拟方法验证该检验与Bai和Saranadasa的检验方法相比能更好的控制检验水平.     

网络自动售货机数据管理的研究

从数据管理的角度出发,对网络自动售货机的数据特点进行分析,并对前台数据的传输协议进行了研究与制定.研究和构建了网络自动售货机的数据库系统,把网络自动售货机的数据管理应用于实际当中.     

大数据环境对民众伦理意识的淡化与冲击

伦理意识形成于人际交往过程中。大数据环境下,由于人际网络广度的拓展、人际身份的虚实交错等,逐步淡化了现实社会中的人际交往关系;就在大数据这种复杂的人际交往关系下,"道义论"和"后果论"为代表的社会道德评判策略也处于一种被遮蔽的状态下;大数据环境基于此造成了一个道德规范容易放松道德约束的行为环境,也在一定程度上为道德失范行为提供了更便捷的条件。     

论科技研究伦理政策建设的价值基础

作为公共政策的科技研究伦理研究,对于创新型社会的建设,具有特别重要的理论意义和实践价值。本文试图通过反思科技研究伦理政策的认识论基础、伦理学基础和公共管理学基础,深入认识和理解科技研究伦理政策的实践特征,使科技研究伦理政策切实成为文明进步的重要力量。