基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.     

职业素养深度融入实训教学的研究与实践——以《汽车检测》课程为例

为了切实推进高校课程思政建设,全面提高高等职业教育教学质量的实施,"坚持育人为本,德育为先"、"重视学生全面发展,推进素质教育,增强学生自信心,满足学生成长需要,关注学生不同特点和个性差异,促进学生人人成才".为了提高职业教育的教学质量,必须准确把握从学生岗位适应能力的培养到学生职业素养培育的这一重大转变,培育学生的职...     

基于深度强化学习的船舶航线自动规划

为解决传统船舶航线规划算法缺少对经验航线的参考及不适用于真实航行需求的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network,DQN)船舶航线自动规划算法,用以在电子海图中提供拟合航道,生成适宜真实航行情况的自动规划航线.这种算法采用当前神经网络和目标神经网络2个二层神经网络结构,达到打乱数据相关性的目的,将智能体...     

基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

基于强化学习与安全约束的自动驾驶决策方法

在自动驾驶决策场景下,为解决强化学习算法安全性差、学习效率低的问题,提出一种在算法的训练阶段添加基于价值的安全约束和虚拟奖励的方法。首先,利用状态、动作价值函数和安全判断规则,对智能体执行的动作进行基于价值的安全约束,选择价值高且安全的动作。然后,向回放池添加包含虚拟奖励的预测轨迹数据,以补充由于约束而未能获取的试错动作信息和相应的状态、奖励信息。最后,为进行加减速和换道决策实验,基于修改后的高速公路仿真环境highway-env搭建了3车道高速公路场景,并以深度Q网络（Deep Q Network, DQN）算法为基础,分别训练和测试了无安全约束的算法、拥有基于规则的安全约束的算法和拥有基于价值的安全约束的算法。结果表明,考虑加速、减速、保持车速和车道、向左换道、向右换道共5种动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比无安全约束的算法高3倍以上,平均回报提升28%;仅考虑向左换道、向右换道、保持车道这3种换道动作时,基于价值的安全约束算法的成功率比基于规则的安全约束算法高0.11,平均回报提升6%;都添加基于价值的安全约束时,考虑5种动作的算法相较于考虑3种动作的算法成功率低0.06但...     

常温超薄罩面在隧道路面养护中的应用

为提升隧道路面的抗滑性能,采用常温超薄罩面进行养护维修。通过现场调查,确定隧道路面的抗滑性能较差,结合现场调查结果制定常温超薄罩面养护方案。现场取样检测常温超薄罩面层混合料级配和油石比,均满足设计要求。养护后进行质量检验,得出路面平整度、抗渗性能、抗滑性能均得到了大幅度提升,养护效果达到了预期。     

气垫船在内压作用下的水下辐射声功率分析

[目的]旨在研究气垫内压对气垫船水下辐射噪声的影响规律。[方法]以某气垫船为研究对象,首先,根据Newton–Raphson迭代法模拟气垫内压下围裙的成形过程;然后,基于声-固耦合有限元法建立气垫船围裙-气垫-周围水域的耦合模型,并采用模态试验对数值模型予以修正;最后,分析围裙所受压力和气垫压陷深度对气垫船水下辐射声功率的影响。[结果]研究表明：水下辐射噪声与气垫内压呈正相关,气垫内压每增加1 000 Pa,其水下辐射的总声功率级增加约0.97 dB;增大气垫船围裙刚度可有效降低气垫船低频段水下辐射声功率,增大气垫压陷深度则会增大较高频段的声功率级峰值,且使峰值位置向低频偏移。[结论]研究揭示了气垫内压对气垫船水下辐射声功率的影响规律,对气垫船水下辐射噪声的评估与数值预报具有重要指导意义。     

中通客车创新"三会一课"新形式

新形势下如何提高基层党组织的凝聚力和战斗力,更好地发挥党组织的引擎作用,使党建工作更接地气更具活力,需要深度思考和大胆创新工作内容和方式方法。近年来,中通客车控股股份有限公司党委高度重视"三会一课"的质量和效果,坚持作为加强思想政治工作的重要基础性工作来抓。底盘车间党支部坚决贯彻党委部署,开展"大学习、大讨论、大调研"活动,严格落实"三会一课"制度,将其作为党员日常教育管理和提高工作水平的重要途径。     

光线强弱对数字图像计算构造深度的影响研究

选取普通水泥混凝土路面、普通拉毛水泥混凝土路面、大孔隙改性水泥混凝土路面三种路面结构类型,分别在晴天和阴天两种光线条件下拍摄数字图像照片,运用MATLAB数字图像技术将路面表面图像像素值量化,通过最小二乘法原理和Tablecurve 3D软件建立曲面拟合模型,提出基于数字图像处理技术的路面表面构造深度计算方法,并分析光线强弱对数字图像构造深度的影响。结果表明:路面表面数字图像构造深度计算方法具有便捷、快速、客观等优点;光线强弱对运用数字图像技术分析路面表面构造深度的影响可以忽略;三种路面结构类型相比,大孔隙改性水泥混凝土路面数字图像表面构造深度最大,具有良好的抗滑性能和排水功能。     

密级配抗滑超薄磨耗层材料UWM-10设计与路用性能研究

采用多链聚烯烃和SBS复合改性方法,对超薄铺装材料UWM-10进行密级配设计,通过开展体积指标与高温性能、低温性能、抗水损害性能的评价,提出其设计和路用性能评价指标。同时,提出改进的车辙试验方法,研究超薄铺装材料长期行车荷载作用下路面构造深度的衰减变化规律。采用CT扫描方法,研究UWM-10与下承界面之间的黏结效果和空间空隙分布规律,评价层间黏结效果。室内研究与现场试验表明:UWM-10具有良好的路用性能和抗滑性能,其构造深度的衰减程度小于传统的超薄铺装材料,且其与下承界面的黏结效果优于传统的超薄铺装材料,是一种性能优异的新型超薄铺装材料。