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基于工学一体化教学模式的高职院校模块化课程体系构建研究--以智能网联新能源汽车专业群为例
1
作者
庄林彬
杨熙卉
赵馨
《时代汽车》
2024年第21期25-27,共3页
当前,高职院校课程体系中存在理论与实践脱节、内容陈旧、模块化体系不完善及评价体系单一等问题。针对这些问题,以智能网联新能源汽车专业群为例,基于工学一体化教学模式,提出高职院校模块化课程体系构建目标,包括优化教师团队结构、...
当前,高职院校课程体系中存在理论与实践脱节、内容陈旧、模块化体系不完善及评价体系单一等问题。针对这些问题,以智能网联新能源汽车专业群为例,基于工学一体化教学模式,提出高职院校模块化课程体系构建目标,包括优化教师团队结构、改革教学内容与方法、动态跟踪行业趋势及促进教学交流等。在此基础上,提出高职院校模块化课程体系构建目标路径,包括通过加强师资建设、构建对接职业标准的课程体系、创新团队协作的模块化教学模式及形成高质量可推广的团队建设成果,实现课程体系的转型升级,为高职院校智能网联新能源汽车专业群的发展提供有力支撑。
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关键词
工学一体化
教学模式
高职院校
模块化课程
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职称材料
CEEMD双层分解和Granger因果变量选择风电功率预测
2
作者
刘勇
杨熙卉
+1 位作者
燕林滋
欧云
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第4期98-105,共8页
针对风电功率时间序列具有高度随机波动性而无法精准预测的问题,提出一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)、Granger因果关系检验和长短时记忆网络的新型混合预测方法用于预测风电功率。首先,为研究风电功率和风速的隐性相关性,通过CEEM...
针对风电功率时间序列具有高度随机波动性而无法精准预测的问题,提出一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)、Granger因果关系检验和长短时记忆网络的新型混合预测方法用于预测风电功率。首先,为研究风电功率和风速的隐性相关性,通过CEEMD算法对风电功率和风速时间序列分别进行序列分解,实现双层分解。其次,通过Granger因果关系方法对各风速分量与各风电功率分量进行因果关系检验,分析风电功率分量与各风速分量间的相关性,以此实现各风电功率分量的输入变量选择。最后,采用长短时记忆网络对各风电功率分量进行预测,并集成得到最终的风电功率预测结果。通过风电厂的实际数据进行了试验,并与多个应用广泛的经典模型进行对比,结果表明该方法的预测精度取得了大幅度提高,能够对风电功率实现精准预测。
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关键词
风电功率预测
完备集成经验模态分解
长短时记忆网络
GRANGER因果关系检验
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职称材料
基于MIV-PSO-BPNN的光伏出力短期预测分析
3
作者
杨熙卉
《集成电路应用》
2023年第9期329-331,共3页
阐述应用MIV-PSO-BPNN模型进行光伏出力短期预测,结果表明,在雨天和晴天以及多云条件下,MIV-PSO-BPNN预测模型的预测效果与光伏电站实际出力曲线最为接近。在不同的天气条件下,MIV-PSO-BPNN预测模型在选择输入量时,探讨可以筛选出具有...
阐述应用MIV-PSO-BPNN模型进行光伏出力短期预测,结果表明,在雨天和晴天以及多云条件下,MIV-PSO-BPNN预测模型的预测效果与光伏电站实际出力曲线最为接近。在不同的天气条件下,MIV-PSO-BPNN预测模型在选择输入量时,探讨可以筛选出具有较强相关性的影响因素,并对模型网络的权值与阈值进行优化处理。
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关键词
光伏出力预测
短期预测
MIV-PSO-BPNN模型
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职称材料
题名
基于工学一体化教学模式的高职院校模块化课程体系构建研究--以智能网联新能源汽车专业群为例
1
作者
庄林彬
杨熙卉
赵馨
机构
宁夏交通职业技术学院汽车工程系
出处
《时代汽车》
2024年第21期25-27,共3页
基金
宁夏回族自治区2022年教师教学创新团队建设项目。
文摘
当前,高职院校课程体系中存在理论与实践脱节、内容陈旧、模块化体系不完善及评价体系单一等问题。针对这些问题,以智能网联新能源汽车专业群为例,基于工学一体化教学模式,提出高职院校模块化课程体系构建目标,包括优化教师团队结构、改革教学内容与方法、动态跟踪行业趋势及促进教学交流等。在此基础上,提出高职院校模块化课程体系构建目标路径,包括通过加强师资建设、构建对接职业标准的课程体系、创新团队协作的模块化教学模式及形成高质量可推广的团队建设成果,实现课程体系的转型升级,为高职院校智能网联新能源汽车专业群的发展提供有力支撑。
关键词
工学一体化
教学模式
高职院校
模块化课程
Keywords
Integration of Engineering and Learning
Teaching Mode
Higher Vocational Colleges
Modular Curriculum
分类号
G71 [文化科学—职业技术教育学]
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职称材料
题名
CEEMD双层分解和Granger因果变量选择风电功率预测
2
作者
刘勇
杨熙卉
燕林滋
欧云
机构
银川能源学院
宁夏交通学校
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第4期98-105,共8页
基金
宁夏自然科学基金项目(2021AAC03254)
宁夏高等学校科学研究项目(NGY2020123)。
文摘
针对风电功率时间序列具有高度随机波动性而无法精准预测的问题,提出一种基于完备集成经验模态分解(CEEMD)、Granger因果关系检验和长短时记忆网络的新型混合预测方法用于预测风电功率。首先,为研究风电功率和风速的隐性相关性,通过CEEMD算法对风电功率和风速时间序列分别进行序列分解,实现双层分解。其次,通过Granger因果关系方法对各风速分量与各风电功率分量进行因果关系检验,分析风电功率分量与各风速分量间的相关性,以此实现各风电功率分量的输入变量选择。最后,采用长短时记忆网络对各风电功率分量进行预测,并集成得到最终的风电功率预测结果。通过风电厂的实际数据进行了试验,并与多个应用广泛的经典模型进行对比,结果表明该方法的预测精度取得了大幅度提高,能够对风电功率实现精准预测。
关键词
风电功率预测
完备集成经验模态分解
长短时记忆网络
GRANGER因果关系检验
Keywords
wind power prediction
CEEMD
LSTM
Granger causality test
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于MIV-PSO-BPNN的光伏出力短期预测分析
3
作者
杨熙卉
机构
宁夏交通学校
出处
《集成电路应用》
2023年第9期329-331,共3页
文摘
阐述应用MIV-PSO-BPNN模型进行光伏出力短期预测,结果表明,在雨天和晴天以及多云条件下,MIV-PSO-BPNN预测模型的预测效果与光伏电站实际出力曲线最为接近。在不同的天气条件下,MIV-PSO-BPNN预测模型在选择输入量时,探讨可以筛选出具有较强相关性的影响因素,并对模型网络的权值与阈值进行优化处理。
关键词
光伏出力预测
短期预测
MIV-PSO-BPNN模型
Keywords
photovoltaic output prediction
short-term prediction
MIV-PSO-BPNN model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于工学一体化教学模式的高职院校模块化课程体系构建研究--以智能网联新能源汽车专业群为例
庄林彬
杨熙卉
赵馨
《时代汽车》
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
CEEMD双层分解和Granger因果变量选择风电功率预测
刘勇
杨熙卉
燕林滋
欧云
《中国测试》
CAS
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于MIV-PSO-BPNN的光伏出力短期预测分析
杨熙卉
《集成电路应用》
2023
0
在线阅读
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职称材料
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