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基于改进灰色关联度法的宝泉岭垦区粮食综合生产能力影响因素研究
被引量：
10
1
作者
李国凤
雷国平
宋戈
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2012年第2期171-174,179,共5页
提高粮食综合生产能力是确保我国粮食安全的重要途径。以黑龙江省宝泉岭垦区为研究区,分阶段分析了宝泉岭垦区1999—2008年粮食综合生产能力动态变化情况,从自然资源、农业生产要素投入、农业现代化水平三方面选取具有代表性的14个影响...
提高粮食综合生产能力是确保我国粮食安全的重要途径。以黑龙江省宝泉岭垦区为研究区,分阶段分析了宝泉岭垦区1999—2008年粮食综合生产能力动态变化情况,从自然资源、农业生产要素投入、农业现代化水平三方面选取具有代表性的14个影响因子,运用改进的灰色关联法对影响宝泉岭垦区粮食综合生产能力的影响因素进行了分析。结果表明:不同阶段粮食综合生产能力的主要影响因素不同。1999—2002年,农膜使用量、粮食播种面积、化肥折纯量、复种指数是影响宝泉岭垦区粮食综合生产能力的最重要因子;2003—2008年,有效灌溉面积、化肥折纯量、农业机械总动力、农膜使用量四因素对粮食综合生产能力提高影响较大。农业现代化水平对粮食综合生产能力的影响强度增强趋势明显。提出提高科技支撑水平,切实落实粮食生产保护政策建议,为粮食生产决策部门有效提高垦区粮食产量提供一定的理论依据。
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关键词
粮食综合生产能力
影响因素
改进的灰色关联法
宝泉岭垦区
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职称材料
计及CCM和改进GRA的PSO-BiLSTM光伏出力预测模型
被引量：
1
2
作者
高胜强
张琳
+5 位作者
王海鹏
宋煜
燕灏
刘紫凝
周维维
卜帅羽
《电源技术》
北大核心
2025年第4期869-882,共14页
为了显著提高光伏电站输出功率的预测精度,提出了一种基于CCM-IGRA-PSO-BiLSTM的光伏出力智能预测模型。首先,采用收敛交叉映射(convergent cross mapping,CCM)算法提取影响光伏出力的关键气象要素,并将其作为相似日选取的重要评判指标...
为了显著提高光伏电站输出功率的预测精度,提出了一种基于CCM-IGRA-PSO-BiLSTM的光伏出力智能预测模型。首先,采用收敛交叉映射(convergent cross mapping,CCM)算法提取影响光伏出力的关键气象要素,并将其作为相似日选取的重要评判指标和后续搭建的预测模型的重要输入变量;其次,运用基于熵权法的改进灰色关联分析法(improved grey relation analysis,IGRA)筛选与待预测日气象特征相近的历史相似日;接下来,分别将选定相似日的关键气象参数和光伏发电序列作为训练样本集的输入和输出变量,使用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)确定双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的最优超参数组合,建立待预测日的高精度光伏出力预测模型;最后,以云南省某光伏电站为研究对象,建立四个季节的典型日的日前光伏出力组合预测模型,采用平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)作为模型性能的评价指标。结果显示,以夏季的晴天天气为例,所提模型的MAPE、MAE和RMSE分别达到了0.38%、0.06和0.07 MW,均优于基准模型,可为电站制定合理的生产计划和电力市场参与策略提供科学的指导和支持。
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关键词
光伏出力预测
粒子群优化
收敛交叉映射
改进的
灰色
关联
分析
法
双向长短期记忆网络
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职称材料
题名
基于改进灰色关联度法的宝泉岭垦区粮食综合生产能力影响因素研究
被引量：
10
1
作者
李国凤
雷国平
宋戈
机构
东北农业大学资源与环境学院
出处
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2012年第2期171-174,179,共5页
基金
国家自然科学基金(41071346)
黑龙江省青年学术骨干项目(1154G45)
文摘
提高粮食综合生产能力是确保我国粮食安全的重要途径。以黑龙江省宝泉岭垦区为研究区,分阶段分析了宝泉岭垦区1999—2008年粮食综合生产能力动态变化情况,从自然资源、农业生产要素投入、农业现代化水平三方面选取具有代表性的14个影响因子,运用改进的灰色关联法对影响宝泉岭垦区粮食综合生产能力的影响因素进行了分析。结果表明:不同阶段粮食综合生产能力的主要影响因素不同。1999—2002年,农膜使用量、粮食播种面积、化肥折纯量、复种指数是影响宝泉岭垦区粮食综合生产能力的最重要因子;2003—2008年,有效灌溉面积、化肥折纯量、农业机械总动力、农膜使用量四因素对粮食综合生产能力提高影响较大。农业现代化水平对粮食综合生产能力的影响强度增强趋势明显。提出提高科技支撑水平,切实落实粮食生产保护政策建议,为粮食生产决策部门有效提高垦区粮食产量提供一定的理论依据。
关键词
粮食综合生产能力
影响因素
改进的灰色关联法
宝泉岭垦区
Keywords
comprehensive grain production ability
influence factors
improved grey correlation method
Baoquanling reclamation area
分类号
F307.11 [经济管理—产业经济]
F326.11 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
计及CCM和改进GRA的PSO-BiLSTM光伏出力预测模型
被引量：
1
2
作者
高胜强
张琳
王海鹏
宋煜
燕灏
刘紫凝
周维维
卜帅羽
机构
国网北京市电力公司
华北电力大学环境科学与工程学院
出处
《电源技术》
北大核心
2025年第4期869-882,共14页
基金
国网北京市电力公司科技项目资助(520206240001)。
文摘
为了显著提高光伏电站输出功率的预测精度,提出了一种基于CCM-IGRA-PSO-BiLSTM的光伏出力智能预测模型。首先,采用收敛交叉映射(convergent cross mapping,CCM)算法提取影响光伏出力的关键气象要素,并将其作为相似日选取的重要评判指标和后续搭建的预测模型的重要输入变量;其次,运用基于熵权法的改进灰色关联分析法(improved grey relation analysis,IGRA)筛选与待预测日气象特征相近的历史相似日;接下来,分别将选定相似日的关键气象参数和光伏发电序列作为训练样本集的输入和输出变量,使用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)确定双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)的最优超参数组合,建立待预测日的高精度光伏出力预测模型;最后,以云南省某光伏电站为研究对象,建立四个季节的典型日的日前光伏出力组合预测模型,采用平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)作为模型性能的评价指标。结果显示,以夏季的晴天天气为例,所提模型的MAPE、MAE和RMSE分别达到了0.38%、0.06和0.07 MW,均优于基准模型,可为电站制定合理的生产计划和电力市场参与策略提供科学的指导和支持。
关键词
光伏出力预测
粒子群优化
收敛交叉映射
改进的
灰色
关联
分析
法
双向长短期记忆网络
Keywords
photovoltaic output prediction
particle swarm optimization
convergent cross mapping
improved grey relation analysis method
bidirectional long short-term memory network
分类号
TM914 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进灰色关联度法的宝泉岭垦区粮食综合生产能力影响因素研究
李国凤
雷国平
宋戈
《水土保持研究》
CSCD
北大核心
2012
10
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下载PDF
职称材料
2
计及CCM和改进GRA的PSO-BiLSTM光伏出力预测模型
高胜强
张琳
王海鹏
宋煜
燕灏
刘紫凝
周维维
卜帅羽
《电源技术》
北大核心
2025
1
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职称材料
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