【摘 要】
：
风能作为一种绿色可再生能源之一,近些年来在全球范围内得到了广泛的应用。但是由于风速数据的随机性和间歇性,使得风力发电存在很大的不稳定性,因此准确的预测风速对提高风力发电的稳定性有重要的意义。由于风速数据的非线性特征,统计模型仅能够预测数据之间的线性特征。随着机器学习的快速发展,神经网路能够拟合数据的非线性特征,从而在风速预测领域得到了广泛的应用,为了解决现有单模型预测精度不高的问题,本文基于三层前
论文部分内容阅读
风能作为一种绿色可再生能源之一,近些年来在全球范围内得到了广泛的应用。但是由于风速数据的随机性和间歇性,使得风力发电存在很大的不稳定性,因此准确的预测风速对提高风力发电的稳定性有重要的意义。由于风速数据的非线性特征,统计模型仅能够预测数据之间的线性特征。随着机器学习的快速发展,神经网路能够拟合数据的非线性特征,从而在风速预测领域得到了广泛的应用,为了解决现有单模型预测精度不高的问题,本文基于三层前馈神经网络,结合统计模型的优势,提出以下新的基于神经网络的组合预测模型:(1)利用两种不同训练规则训练的
其他文献
本文分析了青藏高原传染病、地方病的现状、流行趋势以及影响因素,并对青藏高原不同城市进行基于生活习惯、卫生意识的问卷调查和环境样品检测,基于主要疾病的影响因素分析,使用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法相结合,以西藏自治区为例构建了青藏高原人体健康风险评价指标体系,利用GIS软件计算西藏自治区2005、2009、2013和2017年四个时间段的健康风险
随着数据的爆炸式增长,手机、电脑等电子产品对集成电路芯片的信息处理和存储能力提出了更高的要求。因此,开发出能够满足存储和处理大量数据的非易失性存储器迫在眉睫。忆阻器以结构简单、能耗低、响应时间快和集成度高等特点被认为是最有竞争力的下一代信息处理单元之一。已有研究人员通过开发新忆阻材料、新结构、施加电、光和其他刺激信号等途径,在非易失性存储器、逻辑运算和神经突触模拟等领域取得了令人瞩目的进展,然而距
土壤水分作为陆地表面水循环过程中的基础参数,对植被生长以及区域生态系统的稳定等方面都会产生显著的影响。兰州市南北两山位于黄土高原西部边缘地带,区域气候干燥,年降水量少,蒸发强,土壤水分时空变化复杂,严苛的自然条件导致南北两山植被生长困难。但自南北两山环境绿化工程实施以来,大面积的植被恢复对该区生态环境产生了重要影响,同时也改变了区域地表水土过程和分布特征。因此,开展对南北两山地区土壤水分遥感反演与
所谓的基础材料就像是组成高楼大厦的每一根钢筋,也像是组成汽车的每一个螺丝钉。科学技术飞速发展的今天,人们对基础材料独特的物理化学性质要求越来越高。正因为这样,铁氧体的制备工艺也在不断的进步,类型也是层出不穷。例如钴铁氧体,它就是众多种类的铁氧体中具有代表性的一种。不同晶格结构的铁氧体具有不同的特性。例如,具有混合尖晶石晶体结构的金属氧化物磁性陶瓷,就具有较好的磁性能,化学性能,机械性能等。不同种类
冰川一方面是气候变化的指示器之一,其面积、长度和厚度会随气候变化而变化,也为下游地区的农业灌溉和水力发电提供宝贵的淡水资源;另一方面,冰川在为下游地区提供淡水资源的同时也导致了洪水、泥石流等自然灾害的发生,冰川消融引起的径流不稳定性也会影响区域水资源安全及可持续发展。喀喇昆仑山是世界中纬度山地冰川发育最密集的地区,其位置处于我国新疆维吾尔自治区与巴基斯坦、印度等国的交界处,以其广泛的跃动冰川及轻微
随着微电子设备小型化趋势越来越快,尤其是便携式、可随身携带的产品快速发展,它们一方面在丰富我们生活的同时,也对内部芯片设计提出了越来越高的设计要求,供电的电压也在不断降低,因此对于电源管理系统的要求也越来越高,尤其是输入输出压差需要不断降低,才能更加适应整个电子设备的应用趋势。因此可以预见,电源管理IC将会继续呈现低压、低功耗态势。在这种形势下,本论文针对这样的研究热点设计了一款LDO芯片,它具有