摘要：针对不同时段和不同模态下,售电量预测准确性较低的问题,设计一个基于粒子群算法的配电台区售电量精准预测方法。建立灰色模型挖掘数据,输入电力负荷数据,并进行归一化处理,提取容量利用特征,通过网格法将配电台区数据拆分,准变预测问题表现形式,建立售电量增长趋势模型,计算曲线拟合问题,采用粒子群算法设计配电台区售电量精准预测过程,优化权重变换函数和粒子权值,更新期望容量的长度与突变点处增长率变化参数,优化节假日趋势模型和售电量季节趋势模型求解结果,完成配电台区售电量精准预测。实验结果表明,该方法在一个月内售电量、一年内售电量、低频模态预测与高频模态预测上,都具有较高的准确性,满足配电台区售电量精准预测需求。

摘要：目前,对于语言类的课程,尤其是大学英语,在教学中,存在"费时而低效的情形,而现在的教学资源,往往种类、数目都很多,但是没有达到有效、合理地去整合与利用,通过建设与利用模块,能够对对象进行导向,成为动态化的学习,这种学习情境的平台就是常说的MOODLE平台,这是一个用于教学的资源库,能够实现多元化,使教学设计、课程设计实现了更新,外语教学的效率与质量也被提高了。