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题名Logistic方程的差分拟合方法
被引量：2
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作者
崔文善
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机构
莱阳农学院基础部
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出处
《莱阳农学院学报》
1994年第3期198-203,共6页
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文摘
通过分析Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程的特性，提出了实验数据用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程拟合的判定准则。同时给出了当生长上限Ｋ未知，观察时间序列为任意递增数列时，建立Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程的差分方法。本文所述方法与以往常用的拟合方法相比，其优点是克服了对观察时间序列为等差数列或等时间间隔的限制。把这种方法用于Ｇａｕｓｅ（１９３４）的草履虫实验数据的拟合，并与已有拟合结果对比，说明本文所述方法是有效的。
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关键词
差分拟合
递增数列
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Keywords
Logistic equation
difference quasi-conincidence
increasing sequence of number
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分类号
O241.3
[理学—计算数学]
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题名基于图卷积网络和风速差分拟合的中长期风功率预测
被引量：13
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作者
陈子含
滕伟
胥学峰
丁显
柳亦兵
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机构
华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室
中国绿发投资集团有限公司
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第10期96-105,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(半监督环境下风电机组群的智能化故障诊断与寿命预测,51775186)。
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文摘
为充分利用数据特征间的先验关系,提高风电场中长期发电功率预测精度,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)、风速差分拟合(DF)、粒子群优化算法(PSO)的中长期风功率预测模型。通过分析风力发电全过程,挖掘风功率影响因素及因素间的相互关联性,搭建GCN模型,分别拟合风速和功率利用效率,进一步结合基于DF的风速-功率计算模型计算风功率,模型的损失包含功率损失、风速损失和功率利用效率损失3个部分,采用粒子群优化算法为这3部分损失确定合适的权重。2个风电场的实际算例表明,该模型未来10天风功率预测的相对均方根误差分别为11.44%和13.09%,具有较高的预测精度。
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关键词
风力发电
风功率预测
图卷积神经网络
风速差分拟合
粒子群优化算法
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Keywords
wind power generation
wind power prediction
graph convolutional neural network
wind velocity differential fitting
particle swarm optimization algorithm
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名解含转向点问题的完全指数型拟合差分方法
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作者
陈明伦
王国英
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机构
重庆交通学院
南京大学
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出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
1990年第1期67-77,共11页
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文摘
本文对含转向点的微分方程边值问题建立了完全指数型拟合差分格式,证明了此格式具有一阶一致收敛性.推广了Miller的方法,简化了证明过程.数值结果表明本格式比Il'in格式要好.
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关键词
拟合差分法
微分方程
转向点
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分类号
O241.3
[理学—计算数学]
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题名拟合—差分法吸收边界全声波方程三维偏移
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作者
赵振飞
陈静
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机构
石油地球物理勘探局研究院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
1996年第3期327-336,共10页
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基金
国家自然科学基金会资助
中国科学院资助
+1 种基金
中国石油天然气总公司资助
大庆石油管理局资助
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文摘
本文从拟合法原理及其模式出发，独立地给出一个波动方程偏移数值方程。该数值方程既可以是三维的，也可以是二维的；既可以是有吸收边界的，又可以是无吸收边界的；既可用差分法也可以用拟合法实现，这只取决于方程内各项数值算子的系数如何填写。按照这个原则，本文对该方程设计了具有吸收边界条件的π／4坐标旋转方程拟合—差分法三维偏移及其算法程序。理论试算和实际资料的计算均取得了明显的效果。
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关键词
地震数据
全声波波动方程
拟合-差分法
地震勘探
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Keywords
seismic data process,full acoustic wave equation,fitting-difference method, absorption,boundary effect,3-D migration,numerical equation,algorithm,finite difference
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分类号
P631.443
[天文地球—地质矿产勘探]
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