控制重量、识别不合格的烟支、识别软点和硬点、计算烟条重量偏差、计算长期和短期标准偏差、计算端头压实量和压实端位置、采集烟支产量、故障信息和各种废品烟支数据（带数据采集板）
上传时间： 2017-02-19
上传用户：784533221
bp神经网络对短期电力负荷的预测，一周预测一天，输入是归一过的数据。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：colinal
小波神经网络对短期电力负荷的预测，带有小波程序，神经网络程序，输入为归一过的数据
上传时间： 2017-06-14
上传用户：zhaoq123
可用于电力系统短期负荷预测的RBF神经网络程序
上传时间： 2014-01-17
上传用户：whenfly
用遗传算法和神经网络混合算法预测电力短期负荷预测,是遗传算法的典型应用
上传时间： 2017-07-20
上传用户：cxl274287265
介绍了 C/C++的 指针的用法,可以让你在短期内学会C的灵魂
标签： 指针
上传时间： 2017-08-12
上传用户：851197153
该文档为人工神经网络在电力系统短期负荷预测简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2021-11-16
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该文档为基于BP神经网络的短期负荷预测建模及其仿真研究简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： bp神经网络
上传时间： 2021-11-17
上传用户：xsr1983
由于日趋严重的环境问题以及风能利用的成本低廉和技术成熟等原因，风力发电成为电力系统中相对增长最快的新能源发电技术，发展风电成为改善电力系统经济运行极为重要的措施。近几年，风力发电机组单机容量和风电场建设规模都日益扩大，但风力的随机性和间歇性会对电力系统稳定运行产生一定的影响。因此对于含有风电场的电力系统，需要建立正确的风电场数学模型和进行风电场的短期风速预测。 首先，运用时间序列和神经网络相结合的预测方法，对风电场的风速序列进行短期预测。该方法用时间序列模型来选择神经网络的输入变量，而神经网络分别运用了BP和GRNN神经网络进行比较，发现使用时间序列结合GRNN网络预测效果比较令人满意，其对风电场和电力系统的稳定性运行具有重要的意义。 其次，建立了风速、风电机组和风电场的数学模型。风电机组的数学模型主要包括风力机模型、传动机构模型和异步发电机模型，仿真分析了风电机组对于风速的响应。在风电场模型研究中，考虑了尾流效应因素，风电场中各台风机位置处的风速并不相同，因此研究了风能分布的Jensen模型和Lissaman模型，并进行了案例计算分析，结果表明了风能分布模型在大规模风电场模型分析中的重要性。本文还提出了风电场等值模型的建立，降低了仿真研究的复杂性，使得分析大规模风电场并网运行成为可能。 最后，实现了包含风电场的电力系统潮流计算，采用牛顿—拉夫逊法极坐标形式的方法，为研究风电场稳定性运行提供了前提条件。同时提出了基于电力系统暂态稳定性分析的风电场穿透功率极限计算方法，并揭示了频率波动对风电场稳定运行的影响。
上传时间： 2013-07-31
上传用户：zhengxueliang
网络家电的现状：„ 实现家用电器的网络化、智能化是人们多年的梦想，是家用电器的发展方向„ 存在一些问题（如网络进入家庭、家庭布线、网络家电的标准等）„ 短期难以进入家庭„ 偶尔出现在展览会上，是各大家电厂商孜孜不倦研究的方向
上传时间： 2013-12-18
上传用户：妄想演绎师
