【摘 要】
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为了确保送电质量,提升供电可靠性,通过负荷预测为电力企业的规划策略提供数据依据,从电力负荷数据特性着手,详细分析了影响因素以及预测难点。采用PSO算法对LSTM长短期记忆神经网络进行参数寻优,并综合考虑温度、时段、电价等因素构建电力负荷数据预测模型;采用C#语言设计了包含数据仓库、模型构建与择优、负荷预测模块的C/S模式负荷数据预测平台。通过实际数据验证,预测精度较高,误差在允许范围内,为电力系统
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为了确保送电质量,提升供电可靠性,通过负荷预测为电力企业的规划策略提供数据依据,从电力负荷数据特性着手,详细分析了影响因素以及预测难点。采用PSO算法对LSTM长短期记忆神经网络进行参数寻优,并综合考虑温度、时段、电价等因素构建电力负荷数据预测模型;采用C#语言设计了包含数据仓库、模型构建与择优、负荷预测模块的C/S模式负荷数据预测平台。通过实际数据验证,预测精度较高,误差在允许范围内,为电力系统负荷数据预测提供了可靠的信息化手段。
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目的 探讨儿童劈离式肝移植左肝内胆管(LHD)的解剖分型、胆道重建方式及其与术后胆道并发症的关系。方法 回顾性分析75例儿童劈离式肝移植受者的临床资料。供肝劈离前采用碘普罗胺注射液经胆总管逆行造影,根据二、三、四段肝内胆管走向确定供肝LHD的解剖分型,总结不同LHD分型的胆道重建方案,分析儿童劈离式肝移植术后胆道并发症的发生及治疗情况。结果 75个供肝中,LHD解剖分型为Ⅰ型57例(76%)、Ⅱ型
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