高维电力数据的聚类优化算法的研究

为了加强智能电网构建的推进,加强智能量测终端大量投入使用,提出了聚类方法用于电力公司实时分析负荷特性及负荷用电数据信息.在分析电力负荷曲线数据的基础上,分别考虑了电网企业和社会价值信息,提出了基于FCM和K-means聚类2种方法来提取出用户用电规律,并分析用户负荷构成与用电行为.经过仿真分析和实验验证,通过均方误差、均值适宜度、聚类离散度、聚类时间等多个评判聚类效果好坏的指标进行聚类算法性能评价.这对于用户了解用电规律用电分配需求、指导电价制定具有参考价值.     

初中生使用“数学学习类APP”现状的调研

随着智能手机、平板电脑等便携设备的发展和普及,其附属的各类APP也得到了迅速发展,而“数学学习类APP”就在其中.文中为了了解初中生使用“数学学习类APP”的现状,采用问卷调查的方法,以成都市金牛区部分学生为研究对象,展开问卷调查,并对研究结果进行分析,从而指出中学生在使用“数学学习类APP”时存在的问题,并针对这些问...     

基于高维数据和深度学习的短期电力负荷预测

精确高效的短期电力负荷预测在现代化电网建设和资源分配上具有重要的作用和研究意义.随着水电、风电等新能源逐渐接入,电网中数据维度飞速增长,面对具有海量特征的高维数据,短期电力负荷预测技术面临着重大的挑战.传统的短期电力负荷预测技术仅关注了某些特定的特征,因此很难对电力负荷数据在时间维度进行建模;基于循环神经网路的方法虽然能够关注数据中的历史信息,但是因为数据维度过高,导致重要信息丢失、模型无法收敛.为了解决这一问题,提出了一种基于注意力机制的长短期记忆模型(Attention-LSTM),算法使用卷积神经网络从电网高维数据中提取特征,然后使用LSTM对特征进行时序建模;同时引入Attention机制来对历史信息进行加权,减少重要历史信息的丢失.算法在中国东南某地区电力负荷数据上进行测试,预测精度明显优于目前常用的方法.     

试析体育教学中素质教育的实施

进入二十一世纪以来,素质教育是现代教育的主题,也是现代教育的本质要求.而对于体育教学而言,在体育课堂中实施素质教育更有着独特的优势.因此,在体育教学过程中,体育教师更应注重在其课堂中素质教育的实施.     

情感调节与控制——浅谈临场裁判如何调控消极情感

客观事物和人体中发生的一切变化都是产生心理的根源。因此,篮球裁判员的情绪,不仅取决于比赛的性质、规模、场地、激烈程度以及观众的情绪、气氛和运动员、教练员对比赛的态度与表现,而且取决于裁判员的神经类型、文化程度、临场经验、思想意识、社会教育以及自我控制等因素。在激烈对抗和瞬息万变的比赛中,裁判员如能保持良好的情绪,精神饱满,头脑清醒,感知觉灵敏,反应迅速,准确地运用裁判技巧,方能使比赛的双方运动员的技、战术得到充分发挥。但是,战争中没有常胜不败的将军,体育竞争中也没有只赢不输     

在科学实验中培养学生能力

小学科学是一门综合性的学科，又是一门启蒙性的基础学科，主要任务是培养学生学科学、用科学，用心去探究科学的能力。所谓“实践出真知”，实验中的实践活动是学生认知的基础，是能力形成的桥梁。那么在科学实验中如何培养学生的能力呢？笔者认为：     

浅谈小学科学教学中学生猜想与假设的能力培养

一、科学知识是基础 　　要使学生具有合理的猜想.作出科学的假设,需要学生掌握一定的科学知识作为基础,故指导学生在学习中、生活中积累一定的经验,掌握一定的科学知识尤为重要.如果没有足够的知识作为依据,猜想就成了主观的、凭空的猜想,由此所作出的假设也就必然失去科学的意义.……     

校本教研别忘了中老年教师

全区四年级质量监控后的第一天下午,年近五十的数学女教师陆鸿芬来到校长室,见到我的第一句话就是:“校长,对不起!我没教好!我感觉现在越来越不会教了。”陆老师何出此言?原来,被抽查的四年级(2)班本应是三个班中最好