基于生成对抗网络的光伏出力区间预测方法基于生成对抗网络的光伏出力区间预测方法摘要：随着光伏发电技术的广泛应用，准确预测光伏出力的区间成为了光伏发电系统的重要研究课题。本论文基于生成对抗网络（GAN）提出了一种光伏出力区间预测方法，通过结合历史光伏数据和气象数据，能够有效地预测光伏出力在一定时间范围内的上下限。实验证明，本方法能够提高光伏发电系统的运行效率和准确性。关键词：光伏出力预测；区间预测；生成对抗网络；气象数据；光伏发电系统1.：简介随着可再生能源的发展，光伏发电技术作为一种清洁、可再生的能源形式得

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2024-12-05

基于自适应粒子群优化BP神经网络的高速电主轴温度预测模型（英文）Title:AHigh-SpeedElectricMainShaftTemperaturePredictionModelbasedonAdaptiveParticleSwarmOptimizationBPNeuralNetworkAbstract:Theaccuratepredictionofhigh-speedelectricmainshafttemperatureiscrucialforthesafeandreliableoperatio

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基于神经网络响应面模型的有载分接开关弹簧储能故障的识别基于神经网络响应面模型的有载分接开关弹簧储能故障的识别一、引言有载分接开关是电力系统中常用的一种设备，其主要作用是实现高电压与低电压之间的切换，并对电力设备进行保护。然而，长时间运行和恶劣的工作环境可能导致开关的弹簧储能系统出现故障，进而影响设备的稳定运行。因此，开发一种能够准确、快速识别有载分接开关弹簧储能故障的方法具有重要意义。二、相关工作目前，对于有载分接开关弹簧储能故障的识别，已经有了一些研究成果。其中一种常用的方法是基于物理模型的故障诊断方法

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基于能量和频谱共享的传感器网络时延性能分析随着科技的不断进步，传感器网络已经成为了现代工业，农业生产，交通，环境监测等领域不可或缺的一部分。其中，时延性能是传感器网络的关键性能之一，它约束了网络的许多重要任务，例如网络中的数据流处理，消息传递和节点通信等。因此，在传感器网络架构设计和应用中考虑时延性能非常重要。本文主要研究基于能量和频谱共享的传感器网络时延性能分析。1.传感器网络的能量和频谱共享机制能量和频谱共享是两个关键的机制，这两个机制共同决定了传感器网络的性能和可靠性。在能量共享中，节点可以共享他们

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基于神经网络的波浪能发电功率预测系统基于神经网络的波浪能发电功率预测系统摘要：波浪能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注。为了更好地利用波浪能，能够准确地预测波浪能发电功率非常重要。本文提出了一种基于神经网络的波浪能发电功率预测系统，该系统能够实现高精度的功率预测，为波浪能发电提供重要的参考依据。1.引言随着全球对清洁能源的需求不断增加，波浪能作为一种潜在的能源替代方案越来越受到关注。波浪能发电是通过将波浪的动能转化为电能的过程，可以有效地解决传统能源短缺和环境污染的问题。然而，波浪能的稳

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基于自适应网络编码的异构无线链路并发传输控制方法研究基于自适应网络编码的异构无线链路并发传输控制方法研究摘要：随着无线通信技术的不断发展，异构无线网络的应用越来越广泛。然而，由于网络环境的复杂性和异构网络中存在的不同链路特性，同时传输多个数据流仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于自适应网络编码的异构无线链路并发传输控制方法，该方法能够充分利用异构网络中的资源，提高数据传输的效率和可靠性。关键词：异构无线网络、并发传输、自适应网络编码、传输控制、效率、可靠性1.引言无线通信技术的快速发展使得人们能

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基于粒子群优化BP神经网络的超声波缺陷位置预测基于粒子群优化BP神经网络的超声波缺陷位置预测摘要：超声波缺陷检测在工业制造领域具有重要的应用价值。本文提出了一种基于粒子群优化（ParticleSwarmOptimization,PSO）和BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BPNN）相结合的方法，用于超声波缺陷位置的预测。首先，通过粒子群优化算法对BPNN的初始权重和偏置进行优化。然后，使用优化后的BPNN模型进行超声波缺陷位置的预测。实验结果表明，该方法能够有效提高超

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基于物联网技术下设计生态发展趋势研究基于物联网技术下设计生态发展趋势研究摘要：随着物联网技术的迅速发展，设计行业也面临着新的挑战和机遇。本文旨在研究基于物联网技术的设计生态发展趋势，探讨如何借助物联网技术推动设计行业的创新与发展。首先，通过介绍物联网技术的基本原理和应用领域，揭示其在设计行业中的巨大影响力。然后，分析物联网技术对设计生态的影响，提出物联网技术为设计行业创造了新的机遇和趋势。最后，探讨了物联网技术在设计生态中的应用，包括设计过程的数字化、用户参与的增强和设计产品的智能化等方面。通过研究物联网

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基于邻近空间链路协议的自适应变速率传输系统设计随着通信技术的不断发展，对传输速率的需求越来越高。邻近空间链路协议是一种用于移动通信领域的协议，其特点是能够有效地提高数据的传输速率，同时保证传输的可靠性。基于邻近空间链路协议的自适应变速率传输系统能够在不同的信道质量条件下实现自适应变速率传输，提高数据传输的效率。本文将重点介绍基于邻近空间链路协议的自适应变速率传输系统的设计。一、邻近空间链路协议的基本原理邻近空间链路协议是针对移动通信领域的一种协议。在移动通信中，无线信道的质量往往会发生变化，因此，传统的数

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基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别标题：基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别摘要：随着电力行业的迅速发展，对电力计量数据的处理和利用越来越重要。电力计量数据中包含着大量的实体信息，如电表、采集器、电能表等。因此，准确地识别和提取这些电力计量实体对于电力行业的数据分析和管理具有重要意义。本论文提出了一种基于联合神经网络学习的中文电力计量命名实体识别方法，该方法有效地识别和提取电力计量实体，并具备较高的准确性和效率。1.引言电力计量数据是电力行业的核心数据之一，其中包含了许多重要的实体信

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基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究标题：基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究摘要：近年来，水体叶绿素a遥感反演在水环境污染监测和生态环境保护中扮演着重要角色。针对千岛湖这一重要的水资源地区，本文基于神经网络模型，通过Landsat系列卫星数据，进行叶绿素a浓度的遥感反演研究。通过数据预处理、特征提取和神经网络模型训练，实现了对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度的高精度预测。实验结果表明，基于神经网络模型的千岛湖水体叶绿素a遥感反演具有较高的准确性和稳定性。关键词：神经网络模型，千

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基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测基于长短期记忆网络和LightGBM组合模型的短期负荷预测摘要：短期负荷预测是电力系统运行中一个重要的问题，准确的负荷预测能够有效指导电力系统的运行调度和资源配置。本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）和LightGBM组合模型的短期负荷预测方法。首先，利用前一天和前一周的负荷数据构建输入序列，并通过LSTM网络进行特征提取和预测；然后，将LSTM模型的预测结果作为特征输入LightGBM模型，进一步优化预测结果。最后，通过实际的负荷数据集进

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基于移动Sink的带状无线传感器网络数据汇聚方法研究基于移动Sink的带状无线传感器网络数据汇聚方法研究摘要：无线传感器网络（WSN）是一种由大量分布在监测区域内的传感器节点组成的网络，用于收集和传输环境信息。然而，传感器节点通常资源有限，能耗高，在大规模的WSN中，如何高效地收集和汇聚数据是一个挑战。本论文研究基于移动Sink的带状无线传感器网络数据汇聚方法，以提高数据汇聚效率和网络生命周期。1.引言无线传感器网络中，传感器节点分散在监测区域内，通过无线通信进行数据收集和传输。由于节点能量有限，节点之间

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基于纳米散射结构的可集成光学神经网络及其逆向设计（英文）Abstract:Withtherapiddevelopmentofartificialintelligenceanddeeplearning,opticalneuralnetworkshavereceivedincreasingattentionasanalternativetotraditionalelectronicneuralnetworksduetotheirhighenergyefficiencyandhigh-speedparallel

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基于神经网络和遗传算法的铸锭晶体硅质量控制及工艺优化基于神经网络和遗传算法的铸锭晶体硅质量控制及工艺优化摘要：铸锭晶体硅是太阳能电池的关键材料之一，对其质量控制及工艺优化对太阳能电池的性能和效率具有重要影响。然而，传统的质量控制方法和工艺优化手段受制于其局限性，无法满足当前的需求。基于神经网络和遗传算法的方法为铸锭晶体硅质量控制及工艺优化提供了新的思路和方法。本文通过详细介绍神经网络和遗传算法的原理及应用，并结合具体案例，阐述了基于神经网络和遗传算法的铸锭晶体硅质量控制及工艺优化的研究。关键词：铸锭晶体硅

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基于神经网络方法的峰值电流控制Boost变换器数据驱动建模基于神经网络方法的峰值电流控制Boost变换器数据驱动建模摘要：Boost变换器是一种常用的直流-直流（DC-DC）变换器，广泛应用于一些功率转换和能量管理系统中。在Boost变换器中，峰值电流控制是一项重要的任务，它能够有效地提高系统的稳定性和响应速度。传统的峰值电流控制方法需要对系统进行精确建模和参数调整，这在实际应用中存在一定的困难。为了解决这个问题，本论文提出了一种基于神经网络方法的数据驱动建模技术，用于Boost变换器的峰值电流控制。通过

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基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络研究及过程建模应用随着科技的不断进步和发展，人们对于物体和环境的感知与理解越来越重要。因此，声音信号及其特征提取技术已经成为声学识别、语音识别、语音合成、音乐自动分类等数学、物理和信息科学的重要方法和工具。在这其中，回声状态网络是一种非常有效的机器学习算法，被广泛应用于语音处理、图像处理、自然语言处理等领域。而基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络则是其中较为重要的一种应用。本文将从回声状态网络的特征提取入手，详细阐述基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络研究及

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基于节点度的自适应策略在复杂网络上动态传播中的影响分析基于节点度的自适应策略在复杂网络上动态传播中的影响分析摘要：随着互联网的快速发展和社交媒体的兴起，信息传播已经成为一个重要的研究课题。复杂网络作为描述社会关系和信息传播的模型，具有广泛的应用。本文基于节点度的自适应策略，对复杂网络上动态传播进行了影响分析。研究结果表明，基于节点度的自适应策略能够提高动态传播的效率，并且对节点的度分布具有显著影响。关键词：复杂网络、动态传播、节点度、自适应策略1.引言信息传播在社会活动和学术研究中具有重要意义。随着互联网

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基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究摘要：随着可再生能源的快速发展，光伏发电在全球范围内得到了广泛的应用。准确预测光伏功率对于电网的运行和调度至关重要。本研究旨在提出一种基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法。首先，通过对历史数据进行特征提取和分析，选取了一组与光伏功率相关的关键指标。然后，使用相似日法从历史数据中找到和预测日期相似的历史数据，并将其作为输入变量进行光伏功率预测。接下来，使用动量法来优化BP神经网

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基于环境气体信息的BP神经网络苹果贮藏品质预测随着现代农业的发展，苹果已成为世界上广泛种植的水果之一。在苹果贮藏和销售过程中，果实质量的变化对苹果的营养保值、市场售价等方面都有着非常重要的影响。因此，预测苹果贮藏品质非常重要，而神经网络是一种有效的预测模型。本文基于环境气体信息的BP神经网络预测苹果贮藏品质。首先，我们将介绍BP神经网络算法、苹果贮藏品质的相关环境气体信息以及相关研究结果。然后，我们将介绍我们基于环境气体信息的BP神经网络模型，并对模型进行训练和预测以验证其性能。最后，我们对本文的研究成果

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