简介:针对短期家庭电力数据随机性强,数据维度低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络(LSTM)的单变量短期家庭电力需求预测模型.实验表明,该模型能够准确反映以小时为单位的家庭电力需求趋势,且在不同家庭上的泛化性能优于传统的循环神经网络(RNN)和门控循环网络(GRU).
简介:短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要意义,针对现有的神经网络法、小波分析法等单一预测模型预测精度提升有限的问题,引入集成学习的思想和方法,提出一种基于Stacking算法改进支持向量机(SVM)的短期光伏发电预测方法.该方法先使用多个不同的初级SVM对预测样本进行一次预测得到多个预测输出;然后对训练集进行聚类,使用与预测样本同类别的训练样本训练次级SVM;最后使用次级SVM对多个预测输出进行结合得到最终预测结果.经光伏发电系统的实际运行数据实验,结果表明本文提出的方法相较于单一预测模型精度有了明显提升.
简介:基于傅里叶变换中红外光谱技术(FTIR),结合改进型偏最小二乘回归法(MPLS),建立豆奶中的快速预测方法。结果表明选取有效波段,不使用散射校正,使用导数和平滑校正光谱基线漂移后定标效果最好,各指标的预测值与实测值相关性良好,脂肪(Fat)、蛋白质(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)预测标准偏差(SEP)分别为0.061、0.039、0.039、0.047;预测相关系数(RSQ)分别为:0.98、0.99、0.99、0.99。该方法可应用于豆奶中脂肪(Fat)、蛋白(Protein)、蔗糖(Sucrose)和总糖(TotalSugar)含量的快速分析检测。
简介:低密度奇偶校验码(LowDensityParityCheckcodes,LDPCcodes)和极化码(Polarcodes),是国际移动通信标准化组织3GPP在5G(5th-Generation)增强移动宽带场景的信道编码技术方案中,分别作为数据信道和控制信道的编码方案.LDPC码编码复杂度较高、硬件资源需求较大以及存在错误平层,而极化码具有线性编码复杂度以及瀑布式下降曲线,基于二者的级联系统可以大大改善彼此的缺点.首先我们研究分析了现有的级联系统,其次详细介绍了级联系统的实现方法,最后就级联系统研究中现存问题进行了分析,并探讨了其未来发展趋势.
简介:目前LDPC码和Turbo码广泛应用于3G和4G商用移动通信系统中,并且在无线局域网、光纤通信、水下通信、视频和图象的加密以及网络安全等方面也发挥着重要的作用.由于全球在不同地区的移动通信设备只支持一种码,这使得移动通信有一定的地域局限性并影响通信质量.因此,通过对LDPC码和Turbo码译码过程的研究与结合,实现一种高性能的LDPC/Turbo码双模译码器具有重要意义.文章回顾了目前LDPC/Turbo码双模译码器的发展情况,并针对存在的不足进行分析和总结,最后介绍LDPC码和极化码未来发展的趋势.