【摘 要】
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超参数的取值对机器学习的模型效果有至关重要的作用。如果根据德尔菲经验法来人工选择超参数,那么需要充足的相关经验、大量的精力以及不可控制的运气成分。深度强化学习的超参数配置最理想的状态是可依据当前所面临的学习状态进行自动调整,并非在多种状态下只使用同一组配置好的超参数。基于此,提出一种基于群体的超参数自动调整算法(PBT)。PBT是参数随机搜索及人工调优这两种使用频率最高的超参数优化方法的结合,其在搜索参数的同时训练并优化参数网络,从而能快速准确地找到最优参数。超参数自动调整的方法可大幅缩短模型构建时间,提
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超参数的取值对机器学习的模型效果有至关重要的作用。如果根据德尔菲经验法来人工选择超参数,那么需要充足的相关经验、大量的精力以及不可控制的运气成分。深度强化学习的超参数配置最理想的状态是可依据当前所面临的学习状态进行自动调整,并非在多种状态下只使用同一组配置好的超参数。基于此,提出一种基于群体的超参数自动调整算法(PBT)。PBT是参数随机搜索及人工调优这两种使用频率最高的超参数优化方法的结合,其在搜索参数的同时训练并优化参数网络,从而能快速准确地找到最优参数。超参数自动调整的方法可大幅缩短模型构建时间,提
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为解决新能源发电在电力输送和综合消纳方面存在的问题,阐述了氢能发展产业链中氢的制备、存贮和应用。结合风电、氢能技术特点及现状情况,以提高太阳能、风能资源的综合利用率为目标,对氢能发展模式进行研究。综合分析表明,对氢能发展模式应用探究能提升新能源发电消纳能力,提高能源利用率,同时生产高品质氢能,提高太阳能、风能资源综合效益,为开展氢能产业链发展模式研究奠定基础,为氢能在新能源领域发展提供方向。
随着经济的发展,人民生活水平的逐步提高,空调等用电设备的使用量逐年增加,直接导致气象因素对电力负荷的影响越来越大。夏季大量使用空调器带来的调温负荷被证明与气温、湿度、风速等气象因素密切相关。LSTM作为基本模型对电力负荷数据进行预测可最大限度地挖掘数据之间时序性与非线性的关系。但是此网络容易忽略影响因素导致负荷数据突变的情况。基于分钟级别气象因素进行综合建模分析,通过体感温度的变化得到负荷的变化值,并通过LSTM得到负荷的时序预测值,再得到最终的预测值。预测结果表明,该方法能有效提高短期负荷预测精度,是一
随着大量新能源场站的投运,提高新能源场站的电力监控系统网络安全防护水平成为了一个重要课题。从新能源场站电力监控系统体系结构、系统本体、物理安全及安全管理四方面阐明了网络安全防护的薄弱点,并根据生产过程中的典型案例,明确了相关防范措施手段,提出了提高新能源场站电力监控系统网络安全防护水平的若干建议。
基于STM8单片机设计了一种无线低功耗温湿度监控终端。该产品具有精度高、功耗低、通信距离远、安装与组网方便等优点,具有较高的实用价值。
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