简介：如何合理使用媒体资源和技术工具,设计有效的教学策略,促进学习者的认知加工和学习效果,已成为智慧学习环境研究的重要问题。本文从认知负荷理论的视角出发,对智慧学习环境与学习者认知负荷有关的一系列问题进行梳理和解析,总结了智慧学习环境中影响认知负荷的四个要素——知识、技术、策略和学习者。围绕这些要素,本研究结合大量相关实证研究成果,针对智慧学习环境中可能遇到的信息加工和知识建构、媒体技术的开发与应用、教学策略的设计与选择以及学习者特征等关键问题进行深入解读。任何教学材料和教学策略都需要适应学习者的认知加工规律,认知负荷的相关原则可以为智慧学习环境中工具、资源等元素的设计提供有效指导,这一理论应该引起教育者和研究者更多的关注。

简介：摘要：随着全球对可再生能源和智能电网的投资日增，电力系统的结构和操作方式正在发生重大变革。在这种环境下，电力系统的稳定运行和最优调度依赖于准确的电力负荷预测。传统的时间序列分析方法在某些场景中可能具有一定的效果，但随着数据规模的增长和系统复杂性的提高，这些方法的局限性也日益明显。本文探讨了深度学习，特别是循环神经网络在电力系统负荷预测中的应用，旨在提供一个更为准确和稳健的预测框架。

简介：摘要 电力负荷预测一直是业内研究的一个重点，传统基于统计学习的方法效果不佳，近年来热门的人工智能在负荷预测方面有着不俗的表现，如基于时间序列的负荷预测，本文介绍机器学习在能源系统预测方面的经典算法，并通过机组负荷历史数据建立预测模型，衡量模型的精度，并尝试基于当前一段时间数据预测接下来的值，并予以展示。

简介：摘要：本文介绍了一种基于深度学习的电力负荷预测模型及其应用。电力负荷预测在电力系统调度和能源规划中具有重要意义。传统的电力负荷预测方法存在着精度不高和复杂度较高的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的模型。该模型使用长短期记忆（LSTM）网络来捕捉负荷数据中的时序依赖性，并通过适当的训练和调整来提高预测精度。通过实验验证，该模型在电力负荷预测中表现出了较高的准确性和可靠性。此外，本文还介绍了该模型在电力系统调度、能源规划和市场交易等领域的应用。这种基于深度学习的电力负荷预测模型具有广阔的应用前景，可以为电力行业提供有效的决策支持。

简介：网络化学习已经成为一种新的学习方式,网络学习环境下学习者认知负荷是影响学习成效的重要原因之一,网络学习环境下学习者认知负荷的研究已经取得一些进展,主要集中于网络学习环境下影响学习者认知负荷的因素研究、网络学习环境下减轻学习者认知负荷的策略研究、网络学习环境下学习者认知负荷的测量研究和基于认知负荷理论的网络学习资源的设计研究等四个方面.通过对已有研究成果的梳理,以期对网络化教与学带来些许启示.

简介：摘要：电力系统负荷预测在电力市场运营和电能供应管理中起着至关重要的作用。传统的负荷预测方法常常受到数据不完整、非线性关系和复杂的负荷变化等挑战的限制。为了提高负荷预测的准确性和可靠性，本文提出了一种基于深度学习的电力系统负荷预测方法。

简介：本文在分析现有一般虚拟学习环境要素与结构的基础上，根据认知负荷理论，提出基于认知负荷理论的虚拟学习环境的基本结构，分为三个子环境，并对子环境中的因子进行分析。

简介：摘要：本文研究基于机器学习算法的电能负荷预测方法。通过分析电能负荷的历史数据，利用机器学习算法构建预测模型，从而实现对未来电能负荷的准确预测。本研究对比了常用的机器学习算法，如支持向量机、随机森林和神经网络，并结合实际数据对比验证了预测结果的准确性和可靠性。研究结果表明，基于机器学习算法的电能负荷预测具有较高的预测精度，并具备一定的应用潜力。

简介：摘要：从古希腊人泰勒斯发现电到第二次科技革命时电的广泛使用，已经时隔了几千年，而从第二次科技革命到现在已经长达几十年之久。在这几十年里，电已经成为了人们生活中不可或缺的一部分，在生产技术方面更是引起了时代的改革。电作为我们生活中主要的动力来源，推动着我们时代的发展。电力负荷预测是电力转运的基础工作之一，更准确的结果能够使供电、运电、用电三方达到更好的协调，这会给电网带来更多的收益，也可以提高设备利用率和有效性，因此研发出使负荷预测结果更精确的算法就显得尤为重要，本文就根据大数据技术和人工智能提高电力系统负荷预测方法精确度进行了研究讨论。

简介：摘要

简介：摘要：随着社会的发展和科技的进步，人们生活水平的不断提高，人们对电力负荷的需求量成倍增长，电力系统负荷负荷预测能够为电网设备科学管理和规划提供决策性依据，能够有效提升电网运行管理水平，基于自适应学习 的电力系统负荷预测，可以提高负荷预测的准确性，为电力系统的优化调度和决策支持提供更为可靠的数据基础。

简介：摘要：随着我国电力系统的建立，以及电力系统在最近几年里的发展，负荷预测的作用将会越来越突出。电力系统的调度运行还有生产在很大程度上会受到电力系统负荷预测结果的影响，负荷预测结果的准确性越高，电力系统运行的安全性与稳定性越好。不过，在短期电力负荷预测的过程中，传统模型已经没有办法既考虑到负荷数据时效性，又考虑到负荷数据非线性这两个主要的特点。因此，本文对基于深度学习的LSTM长短记忆神经网络的电力负荷预测方法进行了研究，并使用该方法对电力负荷值进行了计算，基本上可以确定LSTM网络在预测电力负荷时误差是最小的，所达到的预测效果也是最好的。

简介：多媒体辅助语言学习的多样性、交互性和集成性在呈现给学习者大量信息的同时,也造成了学习者的认知超负荷状态.言语信息加工中的认知负荷根据其认知需求可分为:内在认知负荷、外在认知负荷和相关认知负荷.多媒体外语教学软件制作应尽量减少学习者认知负荷,具体可采取卸载技术、分解技术、演练技术、清除技术、标记技术、调整技术、消除冗余技术、同步技术、个性化设计等.

简介：摘要随着我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，现代电力负荷数据以海量形式存在，传统单机模式无法满足电力负荷在线预测效果的要求。为了改善大规模电力负荷数据的预测效果，设计了基于极限学习机的分布式电力负荷预测模型。首先提取电力负荷数据，通过混沌理论的相空间重构方法对电力负荷数据进行预处理，产生电力负荷数据预测建模样本，然后将电力负荷数据预测建模样本细分成为多个子样本，通过云计算集群系统的分布式方式并行实现子样本建模，每一个小样本通过极限学习机进行建模和预测，最后采用具体电力负荷数据进行了仿真测试实例研究，测试结果表明，本文模型加快了大规模电力负荷数据建模速度，可以足电力负荷在线预测效果，而且电力负荷预测精度要明显优于当前其它电力负荷预测模型。

简介：摘要：本论文以深度学习技术为基础，针对电力负荷预测与优化展开研究。首先分析了当前电力负荷预测与优化的现状和存在的问题，接着提出了基于深度学习的解决方案。通过对深度学习模型的构建和训练，结合电力系统的实际需求，实现对电力负荷的精准预测和优化调度。最后，对研究结果进行了分析和总结，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：本论文以深度学习技术为基础，针对电力负荷预测与优化展开研究。首先分析了当前电力负荷预测与优化的现状和存在的问题，接着提出了基于深度学习的解决方案。通过对深度学习模型的构建和训练，结合电力系统的实际需求，实现对电力负荷的精准预测和优化调度。最后，对研究结果进行了分析和总结，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要随着我国电力体制改革不断深入，负荷特性分析和负荷预测已成为电力企业生产经营和计划管理的一项重要内容。通过对负荷特性深入分析，可以摸清地区负荷状况，把握负荷变化规律和发展趋势，从而有效实施电力调度，并在大负荷期间制定相应的应急办法和风险管控措施。电力负荷预测精度的提高对于经济优化地制定发电计划、最优制订电力现货和期货报价、电网控制经济运营、合理的电力调配计划、降低旋转储备容量以及进行电力市场需求分析等方面具有重要意义，具有直接而重大的经济和社会效益。

简介：摘要：随着电力需求的不断增长和电力系统的复杂性日益提高，准确预测电力系统负荷和优化调度成为保障电力系统稳定运行和高效利用的关键。本文针对这一问题，提出了一种基于机器学习的方法。通过分析历史负荷数据并应用机器学习算法进行预测，结合优化调度技术实现电力系统的高效运行。实验结果表明，该方法能够提高负荷预测的准确性和调度的效率，对电力系统的可靠性、经济性和可持续性具有重要意义。

简介：摘要:本文旨在研究基于深度学习的电力系统负荷预测算法，以提高电力系统的负荷预测准确性和效率。通过分析当前电力系统负荷预测方法存在的问题，引入深度学习算法作为新的解决方案。具体实施过程中，首先介绍深度学习的基本原理和常用模型，然后构建了基于深度学习的电力系统负荷预测模型，并提出了相应的优化方法。最后，通过实际数据验证了该算法的可行性和有效性。该研究对于提高电力系统的负荷预测精度和优化运行具有重要意义。

简介：