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基于自注意力机制和CNN-LSTM深度学习的对虾投饵量预测模型
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摘要:
为提高对虾饲料的利用率,减少养殖成本,提高养殖效益,提出了一种基于自注意力机制(self-attention, ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据,通过CNN挖掘输入数据间的内在联系,提取出数据特征信息,利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息,使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性,进一步提升模型的性能。结果表明,本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型,其模型预测能力和稳定性优于其他模型。研究表明,本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测,可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据。
核电与可再生能源未来的协调发展分析
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新能源电力系统的建模与仿真
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可再生能源在电力工程中的整合与应用
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绿色电力工程与可再生能源技术
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交通环保工程中的碳排放控制与减少策略研究
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电力工程中可再生能源发电技术的优化与集成
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舾装材料的环保性和可持续性
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房建工程中的节能与可持续建筑技术研究
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绿色建筑标准下的暖通空调系统设计研究
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风电机组发电机的技术发展和展望
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浅析新能源与可再生能源产品市场开发培育
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可再生能源在电力系统中的集成与调度优化研究
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风力发电设备技术现状与发展趋势
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天然气在新能源市场竞争中的营销策略研究
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海上风力发电并网技术的研究与应用
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光伏发电项目的开发与应用
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新能源电力市场化交易的国际经验与中国实施路径探讨
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摘要:
长期以来,在能源结构调整的背景下,新能源作为我国加快培育和发展的战略性新兴产业之一,成为众多资本和上市公司青睐的朝阳产业。伴随着近几年我国电力体制改革的不断深化,市场交易电量比例不断扩大,电力现货交易也要全国范围开展,新能源发电企业机遇与挑战并存。我国电力市场建设缓慢,特别是电力市场体系构建、市场化定价机制尚未完全形成,包括新能源电力在内的各类电力的上网电价和发电计划由政府指导或制定,电力系统灵活性市场价值和资源潜力未能充分发挥。本文在总结竞争性电力市场新能源电力交易国际经验的基础上,在促进新能源高质量发展过程中,尤其是“十四五”时期,如何坚持市场化发展方向,加快高标准电力市场体系构建,如何妥善处理好新能源和传统火电的关系,如何解决好不同种类能源之间的公平竞争问题和发电侧与用户侧公平交易问题,提出了逐步推动我国可再生能源发电参与竞争性电力市场交易的一点思考,希望为我国“十四五”时期可再生能源产业发展提供给一定的理论参考。