简介：针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络（LSTM）的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络（RNN）和门控循环网络（GRU）.

简介：短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机（SVM）的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.

简介：马尔科夫预测模型具有＂无后效性＂,即预测未来的销售情况只与当前的销售数据有关,而与过去的销售数据无关.事实上,过去不同的时间点对当前的销售结果会有不同程度的影响.而指数平滑法恰好弥补了马尔科夫预测模型的缺点,它认为最近的过去销售数据,在某种程度上会持续到未来.因此本文利用二次指数平滑系数法优化马尔科夫预测模型,并以某品牌电动车的销售情况为例进行验证,发现优化后预测模型的绝对误差均小于马尔科夫模型的预测结果.由此得出结论,基于二次指数平滑法优化的马尔科夫预测模型具有可行性.

简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.

简介：基于傅里叶变换中红外光谱技术（FTIR）,结合改进型偏最小二乘回归法（MPLS）,建立豆奶中的快速预测方法。结果表明选取有效波段,不使用散射校正,使用导数和平滑校正光谱基线漂移后定标效果最好,各指标的预测值与实测值相关性良好,脂肪（Fat）、蛋白质（Protein）、蔗糖（Sucrose）和总糖（TotalSugar）预测标准偏差（SEP）分别为0.061、0.039、0.039、0.047;预测相关系数（RSQ）分别为：0.98、0.99、0.99、0.99。该方法可应用于豆奶中脂肪（Fat）、蛋白（Protein）、蔗糖（Sucrose）和总糖（TotalSugar）含量的快速分析检测。

简介：针对固体结构内部温度测量的工程需求,比较了目前工业中应用较多的热电偶测温法、光纤光栅测温法、中子共振谱法和超声测温技术,发现超声测温技术具有非接触式测量、测温范围广、响应速度快等特点而更适用于固体结构内部温度的测量.调研了超声测温技术的发展历史与国内外现状,重点对超声温度场重建方法进行了介绍与分析,发现现有的重建方法主要是针对一维温度场的而且都存在参数获取困难的局限性,导致重建方法的适用性较差并且重建精度较低.综述了超声测温技术在火灾损伤、医疗卫生、核力发电、冶炼制造等领域中的应用,讨论了超声测温技术在测温机理、声时测量算法和时间测量分辨率等方面存在的技术问题,总结了超声测温技术在今后发展中的重点研究方向并提出了展望.

简介：设计了基于人工表面等离子体激元（spoofsurfaceplasmonpolaritions,spoofSPPs）的电容耦合带通滤波器.该滤波器由刻蚀有菱形孔的金属结构单元以一定的间距周期性的排列在传输方向上构成耦合结构,同时设计一种特殊的过渡结构用来有效地匹配人工表面等离子体激元波导能量传输.从色散关系可以看出菱形孔结构支持人工表面等离子体激元模式.仿真结果表明,该滤波器3dB带宽为11.6GHz到18.3GHz.该滤波器结构紧凑、简单、易集成,能在将来发展的微波等离子体集成电路与系统中扮演重要的角色.

简介：通过选用适当的稳定剂,提高聚丙烯粉料树脂熔体流动速率测定数据的准确度和可靠性.

简介：海绵是我国南海蕴藏着的一种非常丰富的生物，其中含较多具有生物活性的核苷类化合物；通过有机溶剂提取、柱层析分离纯化从海绵（Clathriafasciculate）中获得一个核苷化合物，利用现代波谱等技术鉴定其为腺嘌呤核糖核苷。

简介：Inductivelycoupledplasmaatomicemissionspectroscopy(ICP-AES),pioneeredbyVAFasselandSGreenfieldwiththeinspirationfromReed,isoneofthemostexcitingdevelopmentsinanalyticalinstrumentationsince1960’s.Itcandetermineabout70elementsontheperiodictablewithbetterprecisionandequalorbettersensitivitythanthatobtainedwithflameatomicabsorptionspectrometry(FAAS).Inaddition,certain"difficult"elementsforFAAS,suchasAl,B,C,P,SandTi,etc.,canbeeasilydeterminedbyICP.TheICPisnotonlyaveryusefulexcitatiomsourceforAES,butalsoaveryusefulsourceforatomizationinatomicfluorescencespectrometry(AFS)andforionizationinatomicmassspectrometry(MS).Thislecturedeals

简介：本文系统地研究了邻、间、对甲酚三种异构体在毛细管区带电泳中的迁移行为。通过实验研究讨论了缓冲溶液类型、缓冲溶液的pH值、缓冲溶液的浓度和添加剂等因素对三种异构体分离的影响，获得了优化的分离条件。结果表明，在使用赤涂层石英毛细管柱（50μm×50cm，有效长度为45cm），检测波长225nm，磷酸盐-环糊精-硼砂缓冲溶液浓度30mmol／L，缓冲液pH值为11．60，分离电压为15kV的条件下，甲酚三种异构体得到基线分离。

简介：浓硫酸氧化蒸发预处理柴油、重石脑油后,采用等离子体发射光谱仪（ICP）测定其Fe,Ni,V,Gu,Pb,As等6种微量金属元素的含量。实验结果显示,仪器所建方法线性系数很好,相关系数也达到了0.9996以上,相对标准偏差（RSD）〈5.0,对两种油类所含6种微量金属元素根据所建标准曲线对比测定,结果发现,这种方法能够有效准确地测定两种油类中微量金属的含量。

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：为了探索大功率器件热控系统采用毛细芯微槽蒸发器的结构优化方案,特建立了基于多孔介质模型的微小槽道蒸发器数值计算单元,采用CFD研究了储液腔布置位置、供液口位置对两相流动与传热过程的影响.仿真结果得到储液腔位置对于毛细芯微槽蒸发器的换热性能、均温性和进出口压降影响显著,其中底部布置储液腔的蒸发器更具优势;在底部布置储液腔情况下,不同供液口位置影响作用不明显.以上结论为提高毛细芯微槽蒸发器的流动传热特性提供了参考数据.

简介：串联谐振（LLC）变换器优于常规硬开关脉冲宽度调制（PWM）变换器,具有效率高、应用广泛等特点.文章提出一种LLC谐振变换器的磁集成拓扑结构的设计方法,即采用基波分析法分析所设计的磁集成电路电压增益关系,进行磁集成谐振网络参数设计和优化,并用Mathcad软件仿真.结果表明,采用磁集成技术对谐振电路效率的提高有一定的可行性和有效性,从而进一步减少谐振电路的体积和成本.

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.

简介：建立了FI-UN-ICP/AES联用技术,用所发展技术进行了头发中多种微量元素的同时测定。与常规气动雾化器ICP/AES技术相比,尽管是用流动注射方法引入样品,测定的检出限仍有较大改进(2—23倍)。多次注射测定的再现性(RSD)在0.6—5.0%范围内。同时进行了标准加入回收试验,获得了很好的结果(90—110%)。

简介：本文研究了差向异构体熊去氧胆酸和鹅去氧胆酸的~1H-NMR谱学特征。利用其特征谱峰鉴别熊胆粉中的熊去氧胆酸和鹅去氧胆酸并测定其相对含量。