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“书记项目”推动落实情况公示
【机 构】
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乌海日报
【出 处】
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乌海日报
【发表日期】
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2023年01期
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为了协调电力系统供需平衡，降低运维风险和成本，引入Shaping技术改进了深度确定性策略梯度（DDPG）算法，得到Shaping-DDPG预测模型。加入经验回放技术和目标网络技术以消除数据间的关联性；设计变压器网络评估函数来评价变压器网络的优劣状态；通过数据处理模块和卷积模块提取原始数据特征，提高变压器系统的感知能力和学习效率。研究表明：与其他算法预测效果相比，Shaping-DDPG模型的RMS
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提出一种基于多目标优化的组合模型（CM）,对短期电力负荷需求进行预测.将电力负荷数据预处理后,结合神经网络算法和改进后的多目标蜻蜓算法优化模型的权重.将CM分别通过2018、2019年的电力负荷数据集进行分析验证.在2019年电力负荷时间序列数据集的预测中, CM预测的平均绝对误差百分比MAPE平均值为0.63%,与MAPE最高的H-Elman算法相比低3.28%.结果表明, CM在短期电力负荷预
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当前世界政治经济格局正在不断变化,国际关系悄然发生变化,新一轮科技革命促进了全球生产方式转变,进而引发社会结构的转型和居民生活方式的转变,全世界都在面临极大的机遇和挑战。科技的进步为传统金融业转型提供了关键的工具,极大地改变了金融业态,我国传统金融体系迎来新的发展机遇,能否跟上金融科技发展潮流,成为金融机构所面临的严峻挑战,金融科技正在影响着社会生产的各个方面,也深刻影响着居民的消费和生活方式。本
学位
针对电力负荷的非线性变化特点，将BP神经网络应用于短期电力负荷预测领域，基于电力负荷的历史统计数据，同时考虑两个气象因素（温度、湿度）和不同日期类型（月份、工作日、周末、节假日）的影响，建立了一种高效的自学习预测模型，逐层提取负荷数据、气象数据和日期类型三者之间潜在的非线性特征.实验结果表明，经过训练的BP神经网络模型能够挖掘出短期电力负荷的深层变化模式，从而实现对未来电力负荷的精确预测.
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电力负荷的变化不仅具有潜在周期性特征，外部气象等因素对负荷变化同样具有较大的影响，为提高负荷预测精度，提出一种基于Transformer-CNN融合内部周期性特征和外部气象特征的短期负荷预测方法。首先，采用奇异谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）对历史负荷序列进行周期性重构，采用快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）提取典型序列周期
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以汉中地区本地6个油茶品种为材料,通过测定油茶籽表型性状、脂肪酸成分及理化性指标,采用隶属函数法对6个油茶品种品质进行综合评价。结果表明,不同品种油茶表型性状变异系数为6.02%～31.19%,表型变异丰富;油酸是主要的不饱和脂肪酸,平均含量在85%以上,17号油茶籽油的亚油酸含量最高,为6.50%;油酸的变异系数最小（1.29%）,稳定性最高,棕榈酸的变异系数最大（12.72%）,最不稳定;油酸
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＜正＞近50年来，中国年平均增温约1.1℃，高于全球或北半球同期平均增温速率，尤其中国北方和青藏高原最为明显~1。相关研究表明，平均降水量和暴雨发生概率会随着气候增温而增加~2。为应对暴雨天气对城市的影响，2020年10月，党中央、国务院发布“十四五”规划报告，提出要提升国家自然灾害防御水平，完善规划实施监测与评估机制~3；同年11月，北京市发布市级“十四五”规划，提出要加强城市体检评估，大幅增强
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油茶粕是油茶籽提油之后的副产物,具有产量大、价格低廉,富含蛋白质、碳水化合物和脂肪等常规营养成分,同时含有多种功能性成分的特点,可作为一种优质的非常规饲料原料。然而,油茶粕中茶皂素、粗纤维含量较高,特别是高含量的茶皂素除了会产生抗营养作用外,还会对动物产生溶血作用,这严重限制了油茶粕的饲料化利用。采用物理、化学和生物等各种方法来降解油茶粕中的茶皂素,不仅有助于推进其饲料化利用,还可节约常规饲料资源
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作为由广州市人民政府与中国科学院共建的,具有独立法人资格、行政上隶属于广州市人民政府的新型科研机构,广州先进技术研究所（原名“广州中国科学院先进技术研究所”,以下简称“广州先进所”）结合广州地区的市场、人才资源及区域政策,充分发挥国家战略新区——南沙粤港澳全面合作示范区的区位优势,与当地的产、学、研、政、资紧密结合,建立四大研究中心——前瞻科学与技术研究中心、水科学研究中心、生物工程研究中心、机器
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