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DL汽车有限公司发展战略研究

DL汽车有限公司发展战略研究

作者：农金凭广西大学

学位级别：硕士

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民国时期西北省会城市公共园林研究

民国时期西北省会城市公共园林研究

作者：娄进北方民族大学

学位级别：硕士

西北地区曾出现碑林、丽景园、秦王府花园等著名历史园林,到了近代社会,诸多传统园林消失在社会变迁过程当中。从表面看是当时区域战争频繁、社会混乱所造成,深层次原因则是知识分子对传统园林文化的抛弃使得传统文化影响力在园林领域... 详细信息

西北地区曾出现碑林、丽景园、秦王府花园等著名历史园林,到了近代社会,诸多传统园林消失在社会变迁过程当中。从表面看是当时区域战争频繁、社会混乱所造成,深层次原因则是知识分子对传统园林文化的抛弃使得传统文化影响力在园林领域的衰落。民国时期,城市公共园林逐渐兴起于西北社会,它们的大面积兴建体现了西北社会各阶层对城市公共园林的推崇与认可,而公共园林之所以能深深扎根于西北社会,主要原因在于政府的努力推动、市民的强烈呼吁。尽管各个省会城市之间的园林建设存在同一性与差异性,但其背后所表现的文化意蕴是相同的。公共园林在日常生活当中承担着各种“任务”,常与娱乐休憩、戏剧表演、植树造林、摊贩经济、教化等活动相联系,体现了在城市发展当中所承担的“社会责任”;运动健身、政治活动则体现了公共园林在政府领导下的全新功能。在承担了诸多功能后,西北省会城市公共园林的文化演变逐渐形成。政府设立机构维持公共园林日常管理,这是对西北社会形成现有公共园林文化的维护。但园内常出现如不文明现象、军队侵扰、政治势力侵占、管理不善等情况,使得新建立起来的园林秩序管理体系运行得十分困难。

关键词：民国时期西北公共园林园林文化

生物质衍生多孔碳的制备及其在锂硫电池上的应用研究

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生物质衍生多孔碳的制备及其在锂硫电池上的应用研究

作者：农盛恒广西大学

学位级别：硕士

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云南省边境地区乡村体育教师身份认同研究

云南省边境地区乡村体育教师身份认同研究

作者：农必灿云南师范大学

学位级别：硕士

广西沿海沙质环境中常见硅藻的分类学与多样性研究

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广西沿海沙质环境中常见硅藻的分类学与多样性研究

作者：农群专广西大学

学位级别：硕士

基于改进麻雀搜索算法与RSA-TCN-LSTM的短期建筑负荷预测方法

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基于改进麻雀搜索算法与RSA-TCN-LSTM的短期建筑负荷预测方法

作者：农贵山吉林化工学院

学位级别：硕士

建筑能耗占全球能耗的三分之一以上,且占温室气体排放量的28%。随着城市化和人口增长,建筑能源需求不断增加,可能导致环境恶化。在利用大量可再生资源发电以缓解环境问题的同时,需求侧管理对于实现净零排放和提高能源效率仍然至关重要... 详细信息

建筑能耗占全球能耗的三分之一以上,且占温室气体排放量的28%。随着城市化和人口增长,建筑能源需求不断增加,可能导致环境恶化。在利用大量可再生资源发电以缓解环境问题的同时,需求侧管理对于实现净零排放和提高能源效率仍然至关重要。准确的建筑负荷预测对于制定最佳需求响应方案以转移或减少电网需求至关重要。针对多变量短期建筑负荷预测存在时间相关性捕捉能力不足,导致预测准确度降低的问题。本文提出了一种短期的建筑负荷预测方法。首先,将残差自注意力机制(RSA)添加到时间卷积网络(TCN)残差模块中,构建RSA-TCN网络。建筑物负荷受气象、节假日等因素的影响较大。气象变量(温度、湿度、风速等)被用作输入变量来预测建筑负荷。如果将所有因素作为建筑负荷预测模型的输入变量,计算的复杂性可能会增加,影响预测性能。RSA可以计算序列中每个元素之间的不同权重,分析出不同输入参量对预测目标的重要程度,量化建筑负荷影响因素(温度、湿度和日类型等)输入特征影响力的权重,突出关键特征,弱化相关性较小的特征,并增强TCN学习输入序列中不同时间步之间的依赖关系。实验结果表明RSA可以有效地突出关键特征,弱化相关性较小的特征。然后,TCN利用突出的特征提取能力,对原始特征进行融合获取高维的抽象特征,加强了对特征信息的挖掘。而LSTM网络具有强大的时序预测能力,将RSA-TCN与长短期记忆网络(LSTM)结合,RSA-TCN提取时间特征后输入至LSTM网络,LSTM网络记忆单元的处理效率得以提高,预测模型更有效地学习时间序列的复杂交互关系,以预测未来的短期建筑负荷。最后,利用改进的麻雀搜索算法(ISSA)对预测模型的学习率、随机失活率等超参数进行优化,进一步提高预测性能。总之,本文提出的基于改进麻雀搜索算法的RSA-TCN-LSTM的短期建筑负荷预测方法,不仅能够有效提升预测精度,还为实现建筑领域的净零排放目标提供了有力的技术支持。这一研究不仅具有重要的理论意义,也具有广泛的实际应用前景,有望在未来的建筑能源管理中发挥重要作用。

关键词：建筑电力负荷预测时间卷积网络长短期记忆网络改进的麻雀搜索算法残差自注意力机制