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在我国节能减排的大环境下,企业的电能耗预测问题一直都备受关注.准确预测电能耗对企业决策有重要的意义.本文以鞍山某矿山公司电能耗历史数据为研究对象,通过Grubbs检验进行数据的离群检测,以剔除某些失真数据,并用主成分分析法对电能耗的影响因素进行降维处理,建立了BP神经网络的电能耗预测模型.利用Matlab对数据分析,给出了该公司未来一年内各月份的电能耗情况. 相似文献
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企业的电能耗预测是电力系统负荷管理的重要工作,其预测精度的高低将直接影响企业电力系统运行的经济性和安全性.本文以鞍山某矿山公司电能耗历史数据为依据,利用SPSS软件对数据进行离群检测,剔除某些失真数据,并利用因子分析法减少了电能耗的影响因素,建立了模糊神经网络(FNN)的电能耗预测模型,并对该公司未来一年各月份的电能耗进行了预测.仿真表明,该方法的收敛速度优于BP神经网络法,提高了电能耗预测的精度. 相似文献
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讨论了一类具有分布和离散混合时滞的不确定中立型系统的鲁棒稳定性.通过构造包含时滞上、下界及其中点信息的Lyapunov-Krasovskii泛函,并结合Jensen不等式和倒数凸引理得到了基于线性矩阵不等式的系统鲁棒稳定性判据.通过数值例子说明了本文方法的有效性和更小的保守性. 相似文献
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