【摘 要】
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太阳能是最有前途的可再生资源。然而,其所产生的电力具有间歇性的特点,需要对其进行预测才能使其得到合理利用。到目前为止,对太阳能的预测一直在太阳能发电中扮演着重要的角色,但这项技术仍需提升。本文利用不同的机器学习算法可以对发电量进行预测。在本文的研究中,使用随机森林和人工神经网络来预测太阳能发电系统的发电量。这两种算法都能有效地预测白天某一特定地点的太阳能发电量。对巴基斯坦拉合尔过去的太阳数据进行了
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太阳能是最有前途的可再生资源。然而,其所产生的电力具有间歇性的特点,需要对其进行预测才能使其得到合理利用。到目前为止,对太阳能的预测一直在太阳能发电中扮演着重要的角色,但这项技术仍需提升。本文利用不同的机器学习算法可以对发电量进行预测。在本文的研究中,使用随机森林和人工神经网络来预测太阳能发电系统的发电量。这两种算法都能有效地预测白天某一特定地点的太阳能发电量。对巴基斯坦拉合尔过去的太阳数据进行了算例分析。所用数据中的主要影响因素是温度和辐照度。使用MATLAB进行了光伏系统的实时仿真。为了准确起见
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随着互联网和数字商业的蓬勃发展,网络购物呈现出每日激增的趋势,已经能够成为人们普遍且必要的日常生活的一部分。这种新兴的商业分配模式在年轻人,白领,工人中得到大量普及。最近在网络购物的增长恰恰显示了,食物已经成为大部分群众所倾向的领域之一,并且势不可挡,除此之外,想要打赢这场没有硝烟的战争必须要依靠忠实的客户群体。为了检验和证实理论模型的正确性,研究人员采取了通过调查问卷的形式来收集数据的调查方法。
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