建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性...建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性与电力负荷数据的相关性不强并且Transformer无法捕捉电力负荷数据的时间相关性,而导致电力负荷预测不够准确的问题,基于SR(Székely and Rizzo)距离相关系数、融合时间定位编码和Transformer,提出了一种短期电力负荷预测模型SF-Transformer.SF-Transformer通过SR距离相关系数对影响电力负荷数据的属性进行筛选,选择与电力负荷数据之间SR距离相关系数较大的属性.SF-Transformer采用一种全局时间编码与局部位置编码相结合的融合时间定位编码,有助于模型全面获取电力负荷数据的时间定位信息.在数据集上开展了实验,实验结果表明SF-Transformer与其他模型相比,在两种时长上进行电力负荷预测具有更低的均方根误差和平均绝对误差.展开更多
黄河流域生态保护和高质量发展是党中央作出的重大战略决策,如何科学谋划、统筹构建黄河流域土地利用和生态系统新格局极具现实意义。从多情景下景观生态脆弱性预测这一较为新颖的研究视角切入研究,在分析黄河流域1995—2020年土地利用...黄河流域生态保护和高质量发展是党中央作出的重大战略决策,如何科学谋划、统筹构建黄河流域土地利用和生态系统新格局极具现实意义。从多情景下景观生态脆弱性预测这一较为新颖的研究视角切入研究,在分析黄河流域1995—2020年土地利用类型转移情况的基础上,针对流域自然发展、生态保护、经济发展、生态保护与经济发展兼顾的协调发展4种不同发展目标,耦合Genetic Algorithm(GA)优化算法与Patch-generating Land Use Simulation(PLUS)模型,对土地利用类型转移概率进行优化,进而模拟2030年土地利用格局、盐碱地和湿地空间分布;在土地利用模拟的基础上计算景观格局指数和景观生态脆弱度,据此分析黄河流域生态脆弱性演变特征。主要结论如下:(1)在2030年土地利用多情景模拟中,林地、草地和水域面积在四种情景下均有一定程度的增加,生态系统修复效果明显;协调发展情景下水域扩张程度最大,建设用地扩张率大幅低于自然发展和经济发展情景;(2)相较于2020年,2030年盐碱化程度增加,自然发展情景情况最为严峻;湿地生态系统修复效果明显,协调发展情景下恢复程度最大;(3)黄河流域2030年林地、草地、水域和建设用地破碎化程度减弱,耕地和未利用地则相反;流域整体景观破碎度较2020年有所降低,土地利用的丰富性和多样性提升;(4)相较于2020年,黄河流域2030年的景观生态脆弱性仍有加剧趋势。生态保护情景下恶化程度较缓,协调发展情景对于流域上游水系风蚀区的水土保持和中部平原地区生态平衡的效果十分显著。研究结果为黄河流域国土空间规划和生态保护治理提供了新的理论基础和实践证据。展开更多
文摘建设智能教育平台是推动教育智能化的一个重要过程,但智能教育平台依赖的人工智能模型在训练过程中会消耗大量电力,因此,开展短期电力负荷预测对建设智能教育平台具有重要意义.针对在考虑多个属性开展短期电力负荷预测时,由于部分属性与电力负荷数据的相关性不强并且Transformer无法捕捉电力负荷数据的时间相关性,而导致电力负荷预测不够准确的问题,基于SR(Székely and Rizzo)距离相关系数、融合时间定位编码和Transformer,提出了一种短期电力负荷预测模型SF-Transformer.SF-Transformer通过SR距离相关系数对影响电力负荷数据的属性进行筛选,选择与电力负荷数据之间SR距离相关系数较大的属性.SF-Transformer采用一种全局时间编码与局部位置编码相结合的融合时间定位编码,有助于模型全面获取电力负荷数据的时间定位信息.在数据集上开展了实验,实验结果表明SF-Transformer与其他模型相比,在两种时长上进行电力负荷预测具有更低的均方根误差和平均绝对误差.
文摘黄河流域生态保护和高质量发展是党中央作出的重大战略决策,如何科学谋划、统筹构建黄河流域土地利用和生态系统新格局极具现实意义。从多情景下景观生态脆弱性预测这一较为新颖的研究视角切入研究,在分析黄河流域1995—2020年土地利用类型转移情况的基础上,针对流域自然发展、生态保护、经济发展、生态保护与经济发展兼顾的协调发展4种不同发展目标,耦合Genetic Algorithm(GA)优化算法与Patch-generating Land Use Simulation(PLUS)模型,对土地利用类型转移概率进行优化,进而模拟2030年土地利用格局、盐碱地和湿地空间分布;在土地利用模拟的基础上计算景观格局指数和景观生态脆弱度,据此分析黄河流域生态脆弱性演变特征。主要结论如下:(1)在2030年土地利用多情景模拟中,林地、草地和水域面积在四种情景下均有一定程度的增加,生态系统修复效果明显;协调发展情景下水域扩张程度最大,建设用地扩张率大幅低于自然发展和经济发展情景;(2)相较于2020年,2030年盐碱化程度增加,自然发展情景情况最为严峻;湿地生态系统修复效果明显,协调发展情景下恢复程度最大;(3)黄河流域2030年林地、草地、水域和建设用地破碎化程度减弱,耕地和未利用地则相反;流域整体景观破碎度较2020年有所降低,土地利用的丰富性和多样性提升;(4)相较于2020年,黄河流域2030年的景观生态脆弱性仍有加剧趋势。生态保护情景下恶化程度较缓,协调发展情景对于流域上游水系风蚀区的水土保持和中部平原地区生态平衡的效果十分显著。研究结果为黄河流域国土空间规划和生态保护治理提供了新的理论基础和实践证据。
