【摘 要】
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为提高光伏发电功率预测的精度和时效性，降低电网调度的安全隐患，提出了一种基于数字孪生模型、联合神经网络以及融合预测模型的光伏发电功率预测技术。该技术以针对常态预测的CNN-LSTM网络和针对超短期预测的集成学习融合预测模型为核心，以光伏发电系统的数字孪生模型为基础框架，以某光伏电站的实测数据为基础进行了分析，实现了实时的多模式光伏发电功率精确预测。结果表明：改进的CNN-LSTM联合网络模型能够实
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为提高光伏发电功率预测的精度和时效性，降低电网调度的安全隐患，提出了一种基于数字孪生模型、联合神经网络以及融合预测模型的光伏发电功率预测技术。该技术以针对常态预测的CNN-LSTM网络和针对超短期预测的集成学习融合预测模型为核心，以光伏发电系统的数字孪生模型为基础框架，以某光伏电站的实测数据为基础进行了分析，实现了实时的多模式光伏发电功率精确预测。结果表明：改进的CNN-LSTM联合网络模型能够实现较高预测精度，相比于现有的主流预测算法精度提高了约36%～58%;针对超短期的发电功率预测这一难点，集成学习融合框架可以进一步将预测精度提高25%左右。
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拟从专业设置及黑龙江省实际情况出发,以黑龙江工业学院应用型本科专业——涉外文秘专业的课程体系建设中的日语课程体系建设为核心研究内容,跟踪涉外文秘专业日语课程体系建设情况,并借鉴前期研究经验,从人才需求、政策分析、人才培养方案制定等方面开展研究。
现阶段,硅微机械谐振压力传感器应该是稳定性最好及精确度最高的传感器,在航空航天及工业等领域内广泛应用。按照硅微机械谐振压力传感器目前研究成果,对硅微机械谐振压力传感器工作原理进行阐述,分析不同类别硅微机械谐振压力传感器芯体结构,对硅微机械谐振压力传感器未来发展方向进行分析,希望能够增加对硅微机械谐振压力传感器技术的了解。
构建初中生体育品格学习评价工具是推动教育评价改革与落实“立德树人”根本任务的重要助力,而本土化构建是研究的有效途径,以拓展我国初中生的体育品格学习评价工具的设计视野。通过运用文献资料法、问卷调查法、专家调查法、数理统计法、层次分析法对初中生体育品格学习评价工具的本土化构建进行调查与分析。以期促进人们对学生体育品格学习评价工具本土化构建的认识和关注,旨在揭示评价工具本土化构建的特点和规律,以弥补学生
目的:观察内镜下黏膜切除术治疗消化道难治性息肉患者的效果。方法:选取90例消化道难治性息肉患者为研究对象,按照入院先后顺序分为对照组和观察组各45例。对照组采用常规内镜下高频电切除术治疗,观察组采用内镜下黏膜切除术治疗,比较两组临床相关指标水平、疗效和并发症发生率。结果:两组手术时间、术中出血量比较,差异均无统计学意义（P＞0.05）;观察组术后排便时间短于对照组,差异有统计学意义（P＜0.05）
给排水工程系统作为城市发展中重要的基础性工程,施工质量直接决定着城市建设的质量。因为市政工程给排水工程中包括很多复杂性的建设领域,包括城市防洪、地下管网建设等,所以市政工程给排水工程施工质量决定于城市的建设水平。因此,加强重视市政工程给排水施工安全管理至关重要,能够显著加强对城市给排水工程建设质量的监督和控制。本文针对市政工程给排水施工管理中的问题,提出有效的施工安全管理措施。
目的 探究内镜下黏膜切除术对消化道难治性息肉患者一次性切除成功率、复发率及炎症指标的影响，为改善患者预后提供有效治疗方式。方法 选取句容市人民医院2020年4月至2021年5月收治的92例消化道难治性息肉患者，以随机数字表法将其分为对照组（采取常规内镜下高频电凝切除术治疗，46例）和观察组（采取内镜下黏膜切除术，46例）。术后均随访6个月。对比两组患者一次性切除成功率与复发率，各项手术指标，术后1