人工神经网络模型描述

人工神经网络模型描述
人工神经网络模型描述

人工神经网络模型描述

先给出单个人工神经网络的一般模型描述

给定n 个输入变量:x 1,x 2,······,x n 以及相对应的权值变量w 1,w 2,······,w n ,一个传递函数f (·),激发阈值变量,输出变量为y ,有如下神经元模型:

其中x 1~x m 这m 个变量是与此神经元连接的上一层神经元的输出,或者为网络的原始输入变量。在实际操作中,可以将-1看作此神经元的第m +1个输入,把激发阈值变量作为相应的权值变量。神经元模型的传递函数f (·)一般采用sigmoid 函数,给出表达式如下:此表达式为sigmoid 函数的单极形式,另也有双极形式的sigmoid 函数。当神经元的加权输入和大于激发阈值时,神经元处于激发态,网络的输出为正,否则为抑制态,输出为负。当多个神经元组合起来时,人工神经网络的总体结构如下:为简洁起见,各层神经元之间的连接权值w ij 与激发阈值变量未在图中标出。以上是在全连接下的人工神经网络结构图。

人工神经网络在本质上是由许多小的非线性函数组成的大的非线性函数,反w 1w 2w m x m

x 2

x 1

............

f (·)y =-1输入层隐藏层-1

-1-1∑f ∑f ........................x m

x 2

x 1

........................y 1y 2y n ∑f

∑f ∑f ∑f ∑f ∑f ∑f -1输出层

......

......

映的是输入变量到输出变量间的复杂映射关系。映射的准确程度是由各层权值与各神经元结点的激发阈值变量共同决定的,同时也与人工神经网络的结构有关,结构变量包括隐藏层的层数与每层结点数,以及网络的连接状态是否为全连接的。

首先将人工神经网络中需要优化的变量——各层权值变量w与各神经元结点的激发阈值变量进行编码,表示成相应的目标函数。对于人工神经网络而言,运用进化算法优化的目标是,使网络的实际输出与理论输出之间的差值越小越好。

设网络共输入K个样本,每个样本的输出属性为N个,则网络总体误差δANN 可表示为

δANN=

其中δkn表示第k个样本在第n个属性上的误差。网络优化的目标是确定一

组权值W与阈值Θ,使全局误差δ最小。通过以上分析,可以将网络的输出误差看作W与Θ的函数。如果将Θ对应的权值看作神经网络的额外输入连接,则可将Θ与W合并,记为W exp,表示扩展的权值向量组。由此可以得到以下的目标函数表达式:

minδANN(W exp)=

接下来分析粒子的编码方式。对于一个具有m个输入与n个输出的人工神

经网络,设共有L个隐藏层,层数编号依次为1,2,······,L,相应的每层结点总数为P1,P2,······,PL,则第l层第p个结点的编号为lp,其中,。权值与阈值的排列顺序按照输入层向输出层的方向排列,可以得到以下编码:

W exp=[w(11,21)w(12,21)······w(1P1,21)][w(11,22)w(12,22)······w(1P1,22)]······[w(11,2P2)w(12,2P2)······w(1P1,2P2)][w(21,31)w(22,31)······w(2P2,31)]······[w(21,3P3)w(22,3P3)······w(2P2,3P3)]······[w((l-1)1,l

1)w((l-1)2,l1)······w((l-1)P(l-1),l1)]······[w((L-1)1,LPL)w((L-1)2,LPL)······w((L-1)P(L-1),LPL)]

以上编码为直观起见,将W exp用方括号进行了分段,其中每个方括号中的

数组表示上一层所有结点对应下一层某一个结点的权值变量与该结点的阈值变量。将网络结构记为数组

S=[m,P1,P2,······,PL,n]

表示输入层、隐藏层与输出层各自的结点数。若将S中的各个元素记为

s1,s2,······,s L+2,则将神经网络权值确定问题转换为粒子群算法的优化问题后,问题解空间的维度即W exp的长度为:

D=

式中等式右边的第一项为权值变量数,第二项为神经元结点的阈值变量数。

关于神经网络的隐藏层数与每层结点数的确定问题,本文统一采用单隐藏层,其中的结点数目参考经验公式

P=

来确定,其中a是一个取值介于1~10之间的整数常量。

关于测试数据集中训练集的与验证集的选取比例,可选用3:2的比例,即随机选取测试集中60%的数据作为训练集,剩余的40%为验证集。输入变量各个

属性维度的数据分别采取最大-最小归一化方式,归一化区间为[0,1]。

人工神经网络的评价指标主要采用均方误差MSE进行。定义均方误差的数

学表达式如下:

MSE=

MSE表示网络理论输出与实际输出之间的差距,除总体误差MSE ann外,还有针对训练集的均方误差MSE train与针对验证集的均方误差MSE test,分别衡量网络的拟合能力与泛化能力。此外也可用分类正确率进行衡量。

(完整版)系统动力学模型案例分析

系统动力学模型介绍 1.系统动力学的思想、方法 系统动力学对实际系统的构模和模拟是从系统的结构和功能两方面同时进行的。系统的结构是指系统所包含的各单元以及各单元之间的相互作用与相互关系。而系统的功能是指系统中各单元本身及各单元之间相互作用的秩序、结构和功能,分别表征了系统的组织和系统的行为,它们是相对独立的,又可以在—定条件下互相转化。所以在系统模拟时既要考虑到系统结构方面的要素又要考虑到系统功能方面的因素,才能比较准确地反映出实际系统的基本规律。系统动力学方法从构造系统最基本的微观结构入手构造系统模型。其中不仅要从功能方面考察模型的行为特性与实际系统中测量到的系统变量的各数据、图表的吻合程度,而且还要从结构方面考察模型中各单元相互联系和相互作用关系与实际系统结构的一致程度。模拟过程中所需的系统功能方面的信息,可以通过收集,分析系统的历史数据资料来获得,是属定量方面的信息,而所需的系统结构方面的信息则依赖于模型构造者对实际系统运动机制的认识和理解程度,其中也包含着大量的实际工作经验,是属定性方面的信息。因此,系统动力学对系统的结构和功能同时模拟的方法,实质上就是充分利用了实际系统定性和定量两方面的信息,并将它们有机地融合在一起,合理有效地构造出能较好地反映实际系统的模型。 2.建模原理与步骤

(1)建模原理 用系统动力学方法进行建模最根本的指导思想就是系统动力学的系统观和方法论。系统动力学认为系统具有整体性、相关性、等级性和相似性。系统内部的反馈结构和机制决定了系统的行为特性,任何复杂的大系统都可以由多个系统最基本的信息反馈回路按某种方式联结而成。系统动力学模型的系统目标就是针对实际应用情况,从变化和发展的角度去解决系统问题。系统动力学构模和模拟的一个最主要的特点,就是实现结构和功能的双模拟,因此系统分解与系统综合原则的正确贯彻必须贯穿于系统构模、模拟与测试的整个过程中。与其它模型一样,系统动力学模型也只是实际系统某些本质特征的简化和代表,而不是原原本本地翻译或复制。因此,在构造系统动力学模型的过程中,必须注意把握大局,抓主要矛盾,合理地定义系统变量和确定系统边界。系统动力学模型的一致性和有效性的检验,有一整套定性、定量的方法,如结构和参数的灵敏度分析,极端条件下的模拟试验和统计方法检验等等,但评价一个模型优劣程度的最终标准是客观实践,而实践的检验是长期的,不是一二次就可以完成的。因此,一个即使是精心构造出来的模型也必须在以后的应用中不断修改、不断完善,以适应实际系统新的变化和新的目标。 (2)建模步骤 系统动力学构模过程是一个认识问题和解决问题的过程,根据人们对客观事物认识的规律,这是一个波浪式前进、螺旋式上升的过程,因此它必须是一个由粗到细,由表及里,多次循环,不断深化的过程。系统动力学将整个构模过程归纳为系统分析、结构分析、模型建立、模型试验和模型使用五大步骤这五大步骤有一定的先后次序,但按照构模过程中的具体情况,它们又都是交叉、反复进行的。 第一步系统分析的主要任务是明确系统问题,广泛收集解决系统问题的有关数据、资料和信息,然后大致划定系统的边界。 第二步结构分析的注意力集中在系统的结构分解、确定系统变量和信息反馈机制。 第三步模型建立是系统结构的量化过程(建立模型方程进行量化)。 第四步模型试验是借助于计算机对模型进行模拟试验和调试,经过对模型各种性能指标的评估不断修改、完善模型。 第五步模型使用是在已经建立起来的模型上对系统问题进行定量的分析研究和做各种政策实验。 3.建模工具 系统动力学软件VENSIM PLE软件 4.建模方法 因果关系图法 在因果关系图中,各变量彼此之间的因果关系是用因果链来连接的。因果链是一个带箭头的实线(直线或弧线),箭头方向表示因果关系的作用方向,箭头旁标有“+”或“-”号,分别表示两种极性的因果链。

BIM 考试试题库 案例分析

BIM 应用案例分析试卷 1 一、单选题 施工图设计主要工作可按工作类型分为两个阶段为(): A.建筑设计+结构设计 B.模型设计+标注出图 C.模型设计+模型计算 D.建筑设计+机电设计 2.不属于按照工程建设程序分类的招标方式有() A.建设项目前期咨询招投标 B.勘察设计招标 C.材料设备采购招标 D.专项工程承包招标 的用途决定了 BIM 模型细节的精度,同时仅靠一个 BIM 工具并 不能完成所有的工作,所以目前业内主要采用()BIM 模型的方法。 A.分布式 B.统一式 C.协调式 D.时效式 4.下列措施项目中,应参阅施工技术方案进行列项的事()。 A.施工排水降水 淘宝店铺: 1 QQ群:7

微信公众号:111考试 B.文明安全施工 C.材料二次搬运 D.环境保护 5.以下哪一项不是 BIM 技术在施工阶段应用?() A.施工 BIM—3D 协调 B.可视化最佳施工方案 C.工程量自动统计 D.设备监控应急与维护 6.通风与空调系统经平衡调整后,各风口的总风量与设计风量的允许偏差不应大于() % % % % 7.结构(),是用于绘制结构梁板柱之钢筋、标注钢筋代号和布筋范围、钢筋量注释等内容。 A.布置平面 B.配筋平面 C.模板平面 D.基础平面 淘宝店铺: 2

QQ群:7 微信公众号:111考试 8.导入 CAD 图纸进入 revit 时,如何定位图纸() A.中心到中心 B.中心到圆点 C.圆点到圆点 D.圆点到中心 9.对于物业管理部门,包含建筑工程信息的竣工模型的用途是:() A.发现原始设计图纸中的问题,并利用模型进行管线综合排布调整。 B.导入物业运维管理系统中将模型和建筑物关联进行整体管理管控。 C.对综合管线模型直接布置支吊架模型并进行校核计算。 D.通过机电模型和建筑模型的配合,进行孔洞预留。 10.下面哪些不是特指桥梁 BIM 构件库模板构件的分类? A.桥墩 B.承台 C.基础 D.桥面 11.下面哪一项不是三维协同设计的优势? A.设计效率增加 B.多专业协同 C.便于变更设计

案例分析报告常见框架与工具详细

商业案例分析的常见框架与工具 1.Strategy 1.1市场进入类 ?公司宏观环境:PEST(政治、经济、社会、技术) ?公司微观环境:SWOT分析、波特五力模型 ?市场情况分析:市场趋势、市场规模、市场份额、市场壁垒等 ?利益相关方分析:公司、供应商、经销商、顾客、竞争对手、大众 ?3C战略三角 ?市场细分(定位目标客户群;Niche Market) - 地理细分:国家、地区、城市、农村、气候、地形 - 人口细分:年龄、性别、职业、收入、教育、家庭人口、家庭类型、家庭生命周期、国籍、民族、宗教、社会阶层 - 心理细分:社会阶层、生活方式、个性 - 行为细分:时机、追求利益、使用者地位、产品使用率、忠诚程度、购买准备阶段、态度 ?风险预测与防范 1.2行业分析类 ?市场:市场规模、市场细分、产品需求/趋势分析、客户需求;BCG Matrix ?竞争:竞争对手的经济情况、产品差异化、市场整合度、产业集中度 ?顾客/供应商关系:谈判能力、替代者、评估垂直整合 ?进入/离开的障碍:对新加入者的反应、经济规模、预测学习曲线、研究政府调控 ?资金:主要资金来源、产业风险因素、成本变化趋势 1.3新产品引入类 ?营销调研数据分析 ?收入预测:时间推导、可比公司推导 ?产品生命周期 ?产品战略:4P, 4C, STP, 安索夫矩阵 ?市场营销战略:以消费者为核心的整合营销,关注各触点,并有所创新 ?物流条件:存储、运输 2.Operation 2.1市场容量扩张类:竞争对手、消费者、自身(广义3C理论) 2.2利润改善类:利润减少的两种可能 ?成本上升:固定成本/可变成本 - 固定成本过高:更新设备?削减产能?降低管理者/一般员工工资? - 可变成本过高:降低原材料价格?更换供应商?降低工资?裁员? - 成本结构是否合理? - 产能利用是否合理(闲置率)? ?销售额下降:4P(价格过高?产品品质?分销渠道?促销效果?) 2.3产品营销类(接近于“新产品引入类”) 2.4产品定价类 ?以成本为基础的定价:成本加成定价、以目标利润(盈亏平衡)定价 ?以价值为基础定价

CIME电网物理模型描述与交换规范试行

附件2:CIM/E电网物理模型描述与交换规范 (试行) 1范围 本方案适用于国家电网公司范围内调度机构,包括国调、各网调、省(市)调和地调。 电网模型数据拼接内容包括静态电网模型、设备参数、设备连接关系以及实时通信数据索引表。 2参考文件 ●DL/T IEC61970-301:2003 能量管理系统应用程序接口 (EMS-API)第301篇:公共信息模型(CIM)基础 ●Q/GDW 215-2008 电力系统数据标记语言―E语言规范 ●Q/GDW 216-2008 电网运行数据交换规范 ●Q/GDW 137-2006 电力系统分析计算用的电网设备参数和运行 数据规范 ●电网设备通用模型命名规范(试行)

3总体要求 电网模型参数、运行数据原则上按照调度隶属关系进行源端维护,即省(市)调维护220kV电网模型参数,国调、网调维护500kV以上电网模型参数,省(市)调以周期或变化传送方式,及时将最新220kV电网模型参数上传网调,网调结合500kV模型,进行模型拼接,形成完整的全网220kV以上电网模型,导入调度自动化系统,并下发省(市)调。同时,国调和三华网调对各网调的导出模型文件进行拼接入库。 各电网调度中心同时维护本系统内电网设备模型对应的实时运行数据通信索引表,自动生成,减少维护工作量。 电网模型拼接 根据电网调度管辖权,具体边界可视情况确定。边界设备一般定义为变压器或者交流线段 模型格式 调度中心之间的模型交互采用CIM/E语言格式文件。 在交互过程中建议采用全模型,也可采用增量模型方式,如采用增量模型,需加强安全措施,确保每次增量模型正确,防止一次增量模型丢失造成模型混乱无法补救。

概念数据模型设计讲解

、新建概念数据模型 1)选择File-->New,弹出如图所示对话框,选择CDM模型(即概念数据模型)建立模型。 2)完成概念数据模型的创建。以下图示,对当前的工作空间进行简单介绍。(以后再更详细说明).

3)选择新增的CDM模型,右击,在弹出的菜单中选择“Properties ”属性项,弹出如图所示对话框。在“General ”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在 “Notes ”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签,可以点击 按钮,这里就不再进行详细解释。?牯?尾 二、创建新实体 1 )在CDM的图形窗口中,单击工具选项版上的Entity工具,再单击图形窗口的空白处,在单击的位置 就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标,释放Entitiy 工具。如图所示

2)双击刚创建的实体符号,打开下列图标窗口,在此窗口“General ”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 、添加实体属性 1 )在上述窗口的“ Attribute ”选项标签上可以添加属性,如下图所示

迴扌 ftitity Propertr 已s - Entity 2 (Entity ?) 注意: 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中 Data Item 的Unique code 和Allow reuse 选项有关。 P 列表示该属性是否为主标识符 ;D 列表示该属性是否在图形窗口中显示 ;M 列表示该属性是否为强制的, 即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的,那么, 这个属性在每条记录中都必须被赋值,不能为空。 2)在上图所示窗口中,点击插入属性按钮,弹岀属性对话框,如下图所示 General Attributes | Idenhfiers ] Notes 1 Rules 表示是否为主标识符 ami \ Code Data 7ype Donwiri M 建立标识符 b 尸单于…』 二、二如馨;二 __ 1 = …— 一追力 q“属性 描入属性 衣示该属性为融' 制不能为空值广 T 厂厂 厂厂*r r'匚厂 r 厂广亡看 rr 厂厂F 广厂厂厂厂厂「厂广厂厂 □K | 匚 anew A.PF.M | Help 袤示是否在图形窗口中 II H'+'lll-oRIIH- ?laii' + 'IIB'-'HII' 一上丄 J-:'- ■ :

人工神经网络概论

人工神经网络概论 梁飞 (中国矿业大学计算机科学与技术学院信科09-1班,江苏,徐州,221116) 摘要:进入21世纪以来,神经网络近来越来越受到人们的关注,因为神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题,它为大复杂度问题提供了解决一种相对来说比较有效的简单方法。人工神经网络是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。本文简要介绍了人工神经网络的工作原理、属性、特点和优缺点、网络模型、发展历史及它的应用和发展前景等。 关键词:人工神经网络;人工智能;神经网络;神经系统 1.人工神经网络的简介 人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为 ANN),一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力,可以通过预先提供的一批相互对应的输入-输出数据,分析掌握两者之间潜在的规律,最终根据这些规律,用新的输入数据来推算输出结果,这种学习分析的过程被称为“训练”。 2.人工神经网络的工作原理 人脑的处理机制极其复杂,从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。单个神经细胞的工作速度并不高,但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和表现的多样性。 因此,从处理的角度对人脑进行研究,并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能处理方法,一直是人工智能追求的目标。 人脑神经系统的基本构造单元是神经细胞,也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息,轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。从信息的传递过程来看,一个神经细胞的树突,在突触处从其他神经细胞接受信号。这些信号可能是兴奋性的,也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理,如果在一个时间间隔内,某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大,以致于使该细胞被激活,而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去,并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。

人工神经网络综述

人工神经网络综述 摘要:人工神经网络是属于人工智能的一个组成部分,它的提出是基于现代神经科学的相关研究,并且在诸多领域得到了广泛的应用,为人工智能化的发展提供了强大的动力。首先论述了人工神经网络的发展历程,并介绍了几种常见的模型及应用现状,最后总结了当前存在的问题及发展方向。 关键词:神经网络、分类、应用 0引言 多年以来,科学家们不断从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度探索人脑工作的秘密,希望能制作模拟人脑的人工神经元。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作,人脑含有数亿个神经元,并以特殊的复杂形式组成在一起,它能够在计算某些问题(如难以用数学描述或非确定性问题等)时,比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍,然而,大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍,因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的,是一个复杂并行信息处理系统。在研究过程中,近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“人工神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域,这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。 1人工神经网络概述 1.1人工神经网络的发展 人工神经网络是20世纪80年代以来人工智能领域中兴起的研究热点,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。 1.1.1人工神经网络发展初期 1943年美国科学家家Pitts和MeCulloch从人脑信息处理观点出发,采用数理模型的方法研究了脑细胞的动作和结构及其生物神经元的一些基本生理特性,他们提出了第一个神经计算模型,即神经元的阈值元件模型,简称MP模型,这是人类最早对于人脑功能的模仿。他们主要贡献在于结点的并行计算能力很强,为计算神经行为的某此方面提供了可能性,从而开创了神经网络的研究。1958年Frank Rosenblatt提出了感知模型(Pereeptron),用来进行分类,并首次把神经网络的研究付诸于工程实践。1960年Bernard Widrow等提出自适应线形元件ADACINE网络模型,用于信号处理中的自适应滤波、预测和模型识别。 1.1.2人工神经网络低谷时期

AR,MA,ARIMA模型介绍及案例分析

BOX-JENKINS 预测法 1 适用于平稳时序的三种基本模型 (1)()AR p 模型(Auto regression Model )——自回归模型 p 阶自回归模型: 式中,为时间序列第时刻的观察值,即为因变量或称被解释变量;, 为时序的滞后序列,这里作为自变量或称为解释变量;是随机误 差项;,,,为待估的自回归参数。 (2)()MA q 模型(Moving Average Model )——移动平均模型 q 阶移动平均模型: 式中,μ为时间序列的平均数,但当{}t y 序列在0上下变动时,显然μ=0,可删除此项;t e ,1t e -,2t e -,…,t q e -为模型在第t 期,第1t -期,…,第t q -期 的误差;1θ,2θ,…,q θ为待估的移动平均参数。 (3)(,)ARMA p q 模型——自回归移动平均模型(Auto regression Moving Average Model ) 模型的形式为: 显然,(,)ARMA p q 模型为自回归模型和移动平均模型的混合模型。当q =0,时,退化为纯自回归模型()AR p ;当p =0时,退化为移动平均模型()MA q 。 2 改进的ARMA 模型 (1)(,,)ARIMA p d q 模型 这里的d 是对原时序进行逐期差分的阶数,差分的目的是为了让某些非平稳(具有一定趋势的)序列变换为平稳的,通常来说d 的取值一般为0,1,2。 对于具有趋势性非平稳时序,不能直接建立ARMA 模型,只能对经过平稳化处理,而后对新的平稳时序建立(,)ARMA p q 模型。这里的平文化处理可以是差分处理,也可以是对数变换,也可以是两者相结合,先对数变换再进行差分处理。 (2)(,,)(,,)s ARIMA p d q P D Q 模型 对于具有季节性的非平稳时序(如冰箱的销售量,羽绒服的销售量),也同样需要进行季节差分,从而得到平稳时序。这里的D 即为进行季节差分的阶数; ,P Q 分别是季节性自回归阶数和季节性移动平均阶数;S 为季节周期的长度, 如时序为月度数据,则S =12,时序为季度数据,则S =4。 在SPSS19.0中的操作如下

CIM-E电网物理模型描述与交换规范(试行)

CIM-E电网物理模型描述与交换规范(试行)

附件2: CIM/E电网物理模型描述与交换规范 (试行) 1范围 本方案适用于国家电网公司范围内调度机构,包括国调、各网调、省(市)调和地调。 电网模型数据拼接内容包括静态电网模型、设备参数、设备连接关系以及实时通信数据索引表。 2参考文件 ●DL/T 890.301-2004/IEC61970-301:2003 能量管理系统应 用程序接口(EMS-API)第301篇:公共信息模型(CIM)基 础 ●Q/GDW 215-2008 电力系统数据标记语言―E语言规范 ●Q/GDW 216-2008 电网运行数据交换规范 ●Q/GDW 137-2006 电力系统分析计算用的电网设备参数和 运行数据规范 ●电网设备通用模型命名规范(试行)

3总体要求 电网模型参数、运行数据原则上按照调度隶属关系进行源端维护,即省(市)调维护220kV电网模型参数,国调、网调维护500kV 以上电网模型参数,省(市)调以周期或变化传送方式,及时将最新220kV电网模型参数上传网调,网调结合500kV模型,进行模型拼接,形成完整的全网220kV以上电网模型,导入调度自动化系统,并下发省(市)调。同时,国调和三华网调对各网调的导出模型文件进行拼接入库。 各电网调度中心同时维护本系统内电网设备模型对应的实时运行数据通信索引表,自动生成,减少维护工作量。 3.1电网模型拼接 根据电网调度管辖权,具体边界可视情况确定。边界设备一般定义为变压器或者交流线段 3.2模型格式 调度中心之间的模型交互采用CIM/E语言格式文件。 在交互过程中建议采用全模型,也可采用增量模型方式,如采用增量模型,需加强安全措施,确保每次增量模型正确,防止一次增量模型丢失造成模型混乱无法补救。

案例分析常用的方法

介绍的主要方法有六种,分别为: 1、对比分析法:将A公司和B公司进行对比、 2、外部因素评价模型(EFE)分析、 3、内部因素评价模型(IFE)分析、 4、swot分析方法、 5、三种竞争力分析方法、 6、五种力量模型分析。 对比分析法是最常用,简单的方法,将一个管理混乱、运营机制有问题的公司和一个管理有序、运营良好的公司进行对比,观察他们在组织结构上、资源配置上有什么不同,就可以看出明显的差别。在将这些差别和既定的管理理论相对照,便能发掘出这些差异背后所蕴含的管理学实质。企业管理中经常进行案例分析,将A和B公司进行对比,发现一些不同。各种现象的对比是千差万别的,最重要的是透过现象分析背后的管理学实质。所以说,只有表面现象的对比是远远不够的,更需要有理论分析。 外部因素评价模型(EFE)和内部因素评价模型(IFE)分析来源于战略管理中的环境分析。因为任何事物的发展都要受到周边环境的影响,这里的环境是广义的环境,不仅指外部环境,还指企业内部的环境。通常我们将企业的内部环境称作企业的禀赋,可以看作是企业资源的初始值。公司战略管理的基本控制模式由两大因素决定:外部不可控因素和内部可控因素。其中公司的外部不可控因素主要包括:政府、合作伙伴(如银行、投资商、供应商)、顾客(客户)、公众压力集团(如新闻媒体、消费者协会、宗教团体)、竞争者,除此之外,社会文化、政治、法律、经济、技术和自然等因素都将制约着公司的生存和发展。由此分析,外部不可控因素对公司来说是机会与威胁并存。公司如何趋利避险,在外部因素中发现机会、把握机会、利用机会,洞悉威胁、规避风险,对于公司来说是生死攸关的大事。在瞬息万变的动态市场中,公司是否有快速反应(应变)的能力,是否有迅速适应市场变化的能力,是否有创新变革的能力,决定着公司是否有可持续发展的潜力。公司的内部可控因素主要包括:技术、资金、人力资源和拥有的信息,除此之外,公司文化和公司精神又是公司战略制定和战略发展中不可或缺的重要部分。一个公司制定公司战略必须与公司文化背景相联。内部可控因素可以充分彰显出公司的优势与劣势或弱点。从而知己知彼,扬长避短,发挥自身的竞争优势,确定公司的战略发展方向和目标,使目标、资源和战略三者达到最佳匹配。公司通过对外部机会、风险以及内部优势、劣势的综合加权分析(借助外部因素评价矩阵[EFE]以及内部因素评价矩阵[IFE]),确立公司长期战略发展目标,制定公司发展战略。再将公司目标、资源与所制定的战略相比较,找出并建立外部与内部重要因素相匹配的有效的备选战略(借助SWOT矩阵、SPACE矩阵、BCG矩阵、IE矩阵及大战略矩阵),通过定量战略计划矩阵(QSPM)对若干备选战略的吸引力总分数的比较,确定公司最有效、最可能成功的战略。然后制定公司可量化的、具体的年度目标,围绕着已确立的目标,合理的进行各项资源的配置(如人、财、物方面的配置和调度),并有效地实施战略,最后是对已实施的战略进行控制、反馈与评价。这是最后一项工作,也是极重要的工作。往往一些战略的挫败很大部分是在实施战略的过程中,缺乏严格的控制机制和绩效考核标准所导致的。充分与及时的反馈是有效战略评价的基石,在快速而剧烈变化的环境中,公司的战略经受着巨大的挑战。通过战略评价决策矩阵,可以清晰地了解公司现行战略与实际的目标实现进程,

概念数据模型,逻辑数据模型,物理数据模型 (原创)

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。 在数据仓库领域有一个概念叫conceptual data model,中文一般翻译为“概念数据模型”。 概念数据模型是最终用户对数据存储的看法,反映了最终用户综合性的信息需求,它以数据类的方式描述企业级的数据需求,数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。 概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性,也不用定义实体的主键。这是概念数据模型和逻辑数据模型的主要区别。 概念数据模型的目标是统一业务概念,作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁,确定不同实体之间的最高层次的关系。 在有些数据模型的设计过程中,概念数据模型是和逻辑数据模型合在一起进行设计的。 在数据仓库领域有一个概念叫logical data model,中文一般翻译为“逻辑数据模型”。 逻辑数据模型反映的是系统分析设计人员对数据存储的观点,是对概念数据模型进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系,确定每个实体的属性,定义每个实体的主键,指定实体的外键,需要进行范式化处理。 逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据,但并不考虑数据在物理上如何来实现。 逻辑数据建模不仅会影响数据库设计的方向,还间接影响最终数据库的性能和管理。如果在实现逻辑数据模型时投入得足够多,那么在物理数据模型设计时就可以有许多可供选择的方法。 在数据仓库领域有一个概念叫physical data model,中文一般翻译为“物理数据模型”。 物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放。 物理数据模型的内容包括确定所有的表和列,定义外键用于确定表之间的关系,基于用户的需求可能进行发范式化等内容。在物理实现上的考虑,可能会导致物理数据模型和逻辑数据模型有较大的不同。

人工神经网络文献综述.

WIND 一、人工神经网络理论概述 (一人工神经网络基本原理 神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型。 人工神经元模型的基本结构如图 1所示。图中X=(x 1, x 2, … x n T ∈ R n 表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示 神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; θj 为神经元 j 的阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神经元 i 的输出。其表达式为 y i =f( n j =i Σw ij x j +θi 式中, f (

·为传递函数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系。 图 1 (二人工神经网络的发展 人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称MP-模型以来,至今已有 50多年的历史了。在这 50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。 60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。这在当时条件下,对神经元的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。 80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等。 90年代以后,人工神经网络系统理论进入了稳健发展时期。现在人工神经网络系统理论的应用研究主要是在模式识别、经济管理、优化控制等方面:与数学、统计中的多个学科分支发生联系。 (三人工神经网络分类 人工神经网络模型发展到今天已有百余种模型,建造的方法也是多种多样,有出自热力学的、数学方法的、模糊以及混沌方法的。其中 BP 网络(BackPropagationNN 是当前应用最为广泛的一种人工神经网络。在人工神经网络的实际应用中, 80%~90%的人工神经网络模型是采用 BP 网络或它的变化形式,它也

概念数据模型设计讲解

一、新建概念数据模型 1)选择File-->New,弹出如图所示对话框,选择CDM模型(即概念数据模型)建立模型。 2)完成概念数据模型的创建。以下图示,对当前的工作空间进行简单介绍。(以后再更详细说明).

3)选择新增的CDM模型,右击,在弹出的菜单中选择“Properties”属性项,弹出如图所示对话框。在“General”标签里可以输入所建模型的名称、代码、描述、创建者、版本以及默认的图表等等信息。在“Notes”标签里可以输入相关描述及说明信息。当然再有更多的标签,可以点击 按钮,这里就不再进行详细解释。?牯?尾 二、创建新实体 1)在CDM的图形窗口中,单击工具选项版上的Entity工具,再单击图形窗口的空白处,在单击的位置就出现一个实体符号。点击Pointer工具或右击鼠标,释放Entitiy工具。如图所示

2)双击刚创建的实体符号,打开下列图标窗口,在此窗口“General”标签中可以输入实体的名称、代码、描述等信 息。. 三、添加实体属性 1)在上述窗口的“Attribute”选项标签上可以添加属性,如下图所示。

注意: 数据项中的“添加属性”和“重用已有数据项”这两项功能与模型中Data Item的Unique code 和Allow reuse选项有关。 P列表示该属性是否为主标识符;D列表示该属性是否在图形窗口中显示;M列表示该属性是否为强制的,即该列是否为空值。 如果一个实体属性为强制的,那么,这个属性在每条记录中都必须被赋值,不能为空。 2)在上图所示窗口中,点击插入属性按钮,弹出属性对话框,如下图所示。

人工神经网络研究综述

人工神经网络研究综述 一、引言 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络[1]。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络,神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息,具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果,网络具有并行运算能力,实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点,便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域[2]。 二、人工神经网络概述 (一)定义: 关于它的定义有很多种,而Hecht-Nielsen给出的神经网络定义最具有代表意义:神经网络是一种并行的分布式信息处理结构,它通过称为连接的单向信号通路将一些处理单元互连而成。每一个处理单元都有一个单输出到所期望的连接。每一个处理单元传送相同的信号即处理单元输出信号。处理单元的输出信号可以是任一种所要求的数学类型。在每一个处理单元中执行的信息处理在它必须完全是局部的限制下可以被任意定义,即它必须只依赖于处理单元所接受的输入激励信号的当前值和处理单元本身所存储记忆的值[3-5]。 (二)基本原理: 1、人工神经元模型 神经元是人工神经网络的基本处理单元,是生物神经元的抽象、简化和模拟。抽象是从数学角度而言,模拟是以神经元的结构和功能而言。 2、神经网络结构 神经网络结构和工作机理基本上是以人脑的组织结构和活动规律为背景的,它反映了脑的某些基本特征,但并不是要对人脑部分的真正实现,可以说它是某种抽象、简化或模仿。如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来,构成群体并行分布式处理的计算结构,那么这种结构就是人工神经网络,在不引起混淆的情况下,统称为神经网络。 (三)人工神经网络的基本属性 1、非线性:人脑的思维是非线性的,故人工神经网络模拟人的思维也应是非线性的。 2、非局域性:非局域性是人的神经系统的一个特性,人的整体行为是非局域性的最明显体现。神经网络以大量的神经元连接模拟人脑的非局域性,它的分布存储是非局域性的一种表现。 3、非定常性:神经网络是模拟人脑思维运动的动力学系统,它应按不同时刻的外界刺激对自己的功能进行修改,故而它是一个时变的系统。 4、非凸性:神经网络的非凸性即是指它有多个极值,也即系统具有不只一个的较稳定的平衡状态,这种属性会使系统的演化多样化。 三、人工神经网络模型模型 (一)人工神经网络模型的分类 1、按照网络的结构区分,则有前向网络和反馈网络。 2、按照学习方式区分,则有教师学习和无教师学习网络。

CIM-E电网物理模型描述与交换规范(试行)

附件2: CIM/E电网物理模型描述与交换规范 (试行) 1范围 本方案适用于国家电网公司范围内调度机构,包括国调、各网调、省(市)调和地调。 电网模型数据拼接内容包括静态电网模型、设备参数、设备连接关系以及实时通信数据索引表。 2参考文件 ●DL/T 890.301-2004/IEC61970-301:2003 能量管理系统应用 程序接口(EMS-API)第301篇:公共信息模型(CIM)基础 ●Q/GDW 215-2008 电力系统数据标记语言―E语言规范 ●Q/GDW 216-2008 电网运行数据交换规范 ●Q/GDW 137-2006 电力系统分析计算用的电网设备参数和运 行数据规范 ●电网设备通用模型命名规范(试行)

3总体要求 电网模型参数、运行数据原则上按照调度隶属关系进行源端维护,即省(市)调维护220kV电网模型参数,国调、网调维护500kV 以上电网模型参数,省(市)调以周期或变化传送方式,及时将最新220kV电网模型参数上传网调,网调结合500kV模型,进行模型拼接,形成完整的全网220kV以上电网模型,导入调度自动化系统,并下发省(市)调。同时,国调和三华网调对各网调的导出模型文件进行拼接入库。 各电网调度中心同时维护本系统内电网设备模型对应的实时运行数据通信索引表,自动生成,减少维护工作量。 3.1电网模型拼接 根据电网调度管辖权,具体边界可视情况确定。边界设备一般定义为变压器或者交流线段 3.2模型格式 调度中心之间的模型交互采用CIM/E语言格式文件。 在交互过程中建议采用全模型,也可采用增量模型方式,如采用增量模型,需加强安全措施,确保每次增量模型正确,防止一次增量模型丢失造成模型混乱无法补救。

数据模型设计要点

数据模型设计要点

目录 1.数据模型设计的输入4 2.数据模型设计必须的几个阶段4 2.1.概念数据模型设计(Conceptual Data Model) (5) 2.2.逻辑数据模型设计(Logical Data Model) (6) 2.2.1.设计范式要求 7 2.2.1.1.第一范式 7 2.2.1.2.第二范式 7 2.2.1. 3.第三范式 8 2.2.1.4.逆第三范式 9 2.2.2.其他要求 10 2.2.2.1.数据类型定义 10 2.2.2.2.实体名称定义 10 2.2.2. 3.主键定义 10 2.2.2.4.实体关系定义 10 2.2.2.5.数据量估算 11 2.2.2.6.索引定义 11 2.3.物理数据模型(Physical Data Model) (12) 2.3.1.物理库设计 12 2.3.1.1.数据库Server设计 12 2.3.1.2.表空间设计 12 2.3.1.3.用户及权限设计 13 2.3.2.物理表设计 13

2.3.2.1.数据类型设计 13 2.3.2.2.存储设计 13 2.3.2.3.主外键设计 13 2.3.2.4.索引设计 14 2.3.2.5.生成建表语句 14 3.数据模型设计相关工具软件14 4.数据模型设计的产出及规格要求14 4.1.概念数据模型设计阶段 (14) 4.2.逻辑数据模型设计阶段 (15) 4.3.物理数据模型设计阶段 (15)

1.数据模型设计的输入 传统的瀑布型的开发模型下,其特点是需求驱动。相应的,数据模型设计的必要输入为需求分析阶段的产出,包括需求规格说明书(需求分析说明书)、数据字典。 分析型应用由于其需求不易迅速全面予以明确,所以适合用螺旋式开发模型,逐步迭代。但由于分析型应用是数据驱动,所以数据模型的设计要求更高,需要根据业务和数据的实际情况,进行快速全面分析,并有充分的管理思维,才能设计出比较理想的数据模型。其输入就不仅限于传统的瀑布开发模型下的需求规格说明书和数据字典,而是要从业务层面分析各个现有业务实体,以管理思维的角度,进行必要的抽象、归纳和挖掘,结合未来管理需要,明确潜在业务实体,以及各业务实体之间的关系,最终予以设计实现。 2.数据模型设计必须的几个阶段 无论是瀑布模型还是螺旋模型,数据模型的设计都必须经历概念数据模型设计、逻辑数据模型设计和物理数据模型设计三个阶段。 其中,概念数据模型设计的主要工作是提取概念实体并分析其关系,这是最关键的工作,直接影响后续工作的质量;逻辑数据模型设计的主要工作是设计各逻辑实体的属性、主键、索引以及各实体之间的关系,此部分与物理数据库无关;物理数据模型设计的主要工作是结合具体的物理数据库平台进行存储设计。 这三个阶段并不是完全单向的,而是可以反向调整。假设后面的阶段发现有问题,可以转到上一阶段进行必要的修改后继续进行。但一定不能不管前一阶段的结果,放任自流地进行后面阶段的工作。 2.1.概念数据模型设计(Conceptual Data Model) 本阶段的任务是对业务领域的各概念实体进行归纳和总结的过程。该过程以分析概念实体以及它们之间的关系为目标,而不是以细化概念实体的各项属性为目标。 该阶段工作非常重要,是进行其他阶段工作的基础。

高中常见数学模型案例(最新整理)

高中常见数学模型案例 中华人民共和国教育部2003年4月制定的普通高中《数学课程标准》中明确指出:“数学探究、数学建模、数学文化是贯穿于整个高中数学课程的重要内容”,“数学建模是数学学习的一种新的方式,它为学生提供了自主学习的空间,有助于学生体验数学在解决问题中的价值和作用,体验数学与日常生活和其他学科的联系,体验综合运用知识和方法解决实际问题的过程,增强应用意识;有助于激发学生学习数学的兴趣,发展学生的创新意识和实践能力。”教材中常见模型有如下几种: 一、函数模型 用函数的观点解决实际问题是中学数学中最重要的、最常用的方法。函数模型与方法在处理实际问题中的广泛运用,两个变量或几个变量,凡能找到它们之间的联系,并用数学形式表示出来,建立起一个函数关系(数学模型),然后运用函数的有关知识去解决实际问题,这些都属于函数模型的范畴。 1、正比例、反比例函数问题 例1:某商人购货,进价已按原价a 扣去25%,他希望对货物订一新价,以便按新价让利销售后仍可获得售价25%的纯利,则此商人经营者中货物的件数x 与按新价让利总额y 之间的函数关系是___________。 分析:欲求货物数x 与按新价让利总额y 之间的函数关系式,关键是要弄清原价、进价、新价之间的关系。 若设新价为b ,则售价为b (1-20%),因为原价为a ,所以进价为a (1-25%) 解:依题意,有化简得,所以25.0)2.01()25.01()2.01(?-=---b a b a b 4 5=,即x a bx y ??==2.0452.0+ ∈=N x x a y ,4 2、一次函数问题 例2:某人开汽车以60km/h 的速度从A 地到150km 远处的B 地,在B 地停留1h 后,再以50km/h 的速度返回A 地,把汽车离开A 地的路x (km )表示为时间t (h )的函数,并画出函数的图像。 分析:根据路程=速度×时间,可得出路程x 和时间t 得函数关系式x (t );同样,可列出v(t)的关系式。要注意v(t)是一个矢量,从B 地返回时速度为负值,重点应注意如何画这两个函数的图像,要知道这两个函数所反映的变化关系是不一样的。 解:汽车离开A 地的距离x km 与时间t h 之间的关系式是:,图略。 ?? ???∈--∈∈=]5.6,5.3(),5.3(50150]5.3,5.2(,150]5.2,0[,60t t t t t x 速度vkm/h 与时间t h 的函数关系式是:,图略。 ?? ???∈-∈∈=)5.6,5.3[,50)5.3,5.2[,0)5.2,0[,60t t t v 3、二次函数问题 例3:有L 米长的钢材,要做成如图所示的窗架,上半部分为半圆,下半部分为六个全等小矩形组成的矩形,试问小矩形的长、宽比为多少时,窗所通过的光线最多,并具体标出窗框面积的最大值。

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例

人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性,在现代神经科学研究的基础上,人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似: (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度,即突触权值,用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统,又是自适应组织系统,可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理:人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算,单个神经元的运算速度不高,但总体的处理速度极快。 2、非线性映射:人工神经网络具有固有的非线性特性,这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一

种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成:在神经网络中,知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元,他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上,表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触,既是信号转换站,又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息,而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上,神经网络只要求部分条件,甚至有节点断裂也不影响信息的完整性,具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能:人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古,你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力:人工神经网络可以根据外界环境输入信息,改变突触连接强度,重新安排神经元的相互关系,从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现:人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来,一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世,而且可从市场上购到,这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱(或软件包)如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型

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