【摘 要】
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短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义，为此，提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解，以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络、残差神经网络、长短时记忆神经网络和门控循环单元网络4个深度学习模型进行预测得到4个预测结果，再对其加权组合获得最终的负荷预测值。第三,利用Q学习策略对组合权重进行优化,进而最大
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目036000KK52210065（GDKJXM20210096）；
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短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义，为此，提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解，以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络、残差神经网络、长短时记忆神经网络和门控循环单元网络4个深度学习模型进行预测得到4个预测结果，再对其加权组合获得最终的负荷预测值。第三,利用Q学习策略对组合权重进行优化,进而最大化组合模型的预测性能。最后，通过某地区真实采集的负荷数据进行实验，结果表明文中所提出的组合预测模型优于其他预测模型,并验证了所提模型的有效性。
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＜正＞《义务教育历史课程标准（2022年版）》在“指导思想”中指出，义务教育课程要“聚焦中国学生发展核心素养，培养学生适应未来发展的正确价值观、必备品格和关键能力”。随着课程改革的推进，教材编写逐渐融入以学生为中心的理念。基于此，笔者以统编版历史七年级上册第二单元《夏商周时期：早期国家与社会变革》第6、7、8课的教学为例，展开基于核心素养的单元设计整体化的实践探寻。
伴随陪护机器人在社会中获得初步应用，各种潜在的伦理问题引发了社会各界的担忧。文章在分析陪护机器人应用背景的基础上，提出陪护机器人在应用中可能会产生3类主要的伦理问题：机器人外形设计和不可预测性所导致的伦理问题，人机交互中产生的伦理问题以及对社会正义可能造成的影响。实现陪护机器人技术负责任的发展，需要让伦理规范渗透设计，健全制度法规、制订行业标准，提升公众科学和道德素质，构建共通但有特色的伦理规范体
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