关键词： 智能电网   数据分析   负荷预测   特征提取  

摘要： 为了提升智能电网负荷预测准确率,提出了一种基于深度学习的短期电力负荷预测模型。在长短时记忆网络和卷积神经网络基础上,构建混合CNN-LSTM预测模型结构。利用基于叠加卷积降噪自动编码器对电力数据进行特征提取,提出包含2个堆叠的LSTM层和1个线性输出层的负荷预测模型。24 h短期负荷预测结果表明,所提模型MAE、RMSE、MAPE和R2指标分别为232.08、292.19、0.0322、0.909,与XGBoost模型相比,性能分别提升74.8%、73.8%、70.8%和10.9%。

关键词： 政治思想史   政治学研究   语言学转向   西方学术界   科学研究   行为主义   学术地位   实证研究  

摘要： 回顾20世纪后半叶以来政治思想史研究在西方学术界的发展,其在政治学、历史学等相关主学科中学术地位的下降,可能是所有研究者都不得不面对的事实。自行为主义兴起以来,政治学研究就开始由传统政治学研究转向政治科学研究,实证研究.

关键词： 车载光学测量设备   任务调度   多目标优化   遗传算法  

摘要： 针对车载光学测量设备任务调度方案优化问题,提出了一种基于非支配排序的遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)的多目标遗传算法。首先,建立了包含约束、优化指标在内的观测任务调度问题的数学模型。其中,针对多优化指标进行巧妙处理,将某些不作为最优指标的优化指标作为指标约束进行处理。其次,基于NSGA-Ⅱ中的快速非优超排序方法计算多目标适应度函数与选择算子,多目标优化求解得到的Pareto最优解集即为任务调度方案集。最后,通过仿真算例对所提算法进行了求解验证。仿真结果表明,该算法能够有效解决任务调度方案优化问题,为车载光学测量设备的工程实践提供了一定的参考。

关键词： 造纸厂   管理优化   Pareto排序   遗传算法  

摘要： 传统造纸厂管理优化通常只针对单一目标,忽略了质量和安全等重要方面。因此,提出了一种面向造纸厂的多个目标优化方法,并结合Pareto排序以及遗传算法搜索机制改进的Pareto-遗传算法作为求解方法,以实现对造纸厂监管系统的优化设计。研究结果显示,使用Schaffer's F6 Function进行测试时,改进的Pareto-遗传算法在72次迭代后达到最大适应度值0.93,优于其他两种算法。进一步将工期、成本、质量和安全多目标问题分解为两个子问题,成功获得3组Pareto最优解,为管理者提供不同需求下的优化方案。同时,提出的造纸厂管理系统优化设计方案能够提升造纸厂管理的效率和安全性,具有重要的理论价值和实际应用前景。

关键词： 关系消解激励   公务员晋升   隐性晋升秩序   分配型体制   公务员考核  

摘要： 自上而下为调动基层公务员积极性,做了很多正向激励的努力,如职级并行、考核奖励、“制造流动”等等,但基层公务员工作积极性不高的问题仍然普遍存在,基层公务员存在激励困境,本文旨在探讨该困境生成的内在机理。基于中部A省某区直单位为期6年的观察发现,首先,体制内激励基层公务员的办法通常有精神奖励、物质奖励以及晋升激励。这三种奖励办法可以归结为两种不同的类型,即以晋升为奖励手段的内核激励,以及以物质和精神奖励为手段的边缘奖励。其次,由于奖励资源的稀缺性,实施奖励就必须具有程序上的公平依据,因此,考核是实施激励的重要补充。但吊诡的是,现实中考核往往并不是激励的依据,而是相反。再次,实施内核激励的真实依据是由基层公务员在体制内外关系资源的强弱建构的隐性晋升秩序,而边缘奖励则对该秩序中的弱势群体提供,作为一种平衡。因此基层普遍存在年度优秀公务员和晋升者不一致,以及晋升者的领导评价和同事风评不一致的现象。最后,隐形晋升秩序让内核激励和边缘激励效果出现了双降,本文将其总结为“关系消解激励”,并且当前的分配型体制正在强化县域的关系属性。

关键词： 铝合金型材   回弹预测   深度学习   人工神经网络   Keras   MySQL  

摘要： 铝合金型材在各个领域均具有广泛的应用,为解决了6061铝合金方管在生产与加工过程中出现的回弹问题,构建了以Python语言作为开发环境、Keras作为深度学习框架的ANN(Artificial Neural Network)算法,使用包含两个隐藏层的4层全连接神经网络模型进行数据训练。算法后端的数据库内容通过弯曲回弹试验获得,采用结构化的MySQL关系型数据库系统存取和管理试验所得的198条弯曲回弹数据记录。最后,通过足量的模型训练与实际预测可得,该算法的角度回弹预测均方误差MSE的平均值为0.044、曲率回弹预测平均绝对百分比误差MAPE的平均值为4.255。算法训练和比较验证的结果表明,该回弹预测系统具有满足误差要求的预测精度,其预测结果可为铝合金型材的弯曲回弹与补偿提供有效参考。

关键词： 动车组车队   维修计划   运营需求   动态成组   遗传算法  

摘要： 为协调动车组车队维修计划与运营需求的时间冲突，以节省成本为优化目标、运营需求与维修能力为约束条件，在0-1整数规划表示列车运营-维修状态的基础上，构建了动车组车队运营-维修冲突协调优化模型。为便于列车维修时机选取，通过分析部件提前或延后维修的惩罚成本，以维修时机调整惩罚函数为基础生成列车备选维修时机区间。考虑列车维修时机调整对部件役龄的影响，提出了分阶段车队维修决策方法，阶段内优选列车维修时机，协调车队运营-维修冲突；阶段结束时更新部件役龄，实现车队维修计划与部件役龄的动态信息交互。针对模型变量数目较多、求解难度较高等问题，设计了相应的遗传算法求解模型。算例分析验证了模型协调车队运营-维修冲突的有效性，在满足车队约束条件的前提下有效地节省成本。该模型可为铁路部门协调制定动车组车队运营-维修方案提供理论参考。