基于帕累托法则的网络负荷扩容研究.pptx
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基于帕累托法则的网络负荷扩容研究;;;01;;;本研究旨在基于帕累托法则，探讨网络负荷扩容的优化方法和技术，包括扩容策略的制定、资源分配的优化、性能评估等方面。;02;;;;03;;关键参数;;04;;;;05;;;;06;;;;谢谢聆听
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基于Elman网络的电力负荷预测研究.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
基于Elman网络的电力负荷预测研究
学号：
姓名：
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专业：
指导教师：
起止日期：
基于Elman网络的电力负荷预测研究
摘要：随着社会经济的快速发展，电力负荷预测在电力系统运行中扮演着至关重要的角色。本文针对电力负荷预测问题，提出了一种基于Elman网络的预测方法。首先，对Elman网络的基本原理进行了介绍，并对Elman网络在电力负荷预测中的应用进行了分析。其次，结合实际数据，对Elman网络的参数进行了优化，以提高预测精度。最后，通过对比实验，验证了所提方法的有效性。本文的研究成果为电力负荷预测提供了新的思路，具有
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基于“帕累托改进”视角的本土企业转型突破与网络关系升级研究以江苏宝应传统产业升级为例.docx
第30卷第22期
第30卷第22期 科技进步与对策 Vbl．30 No．22
2013年11月 ScienceTechnology Progress and Policy NOV．2013
基于“帕累托改进视角的本土企业转型 突破与网络关系升级研究
——以江苏宝应传统产业升级为例
赖红波，丁 伟，程建新
(华东理工大学艺术设计与传媒学院，上海200237)
摘 要：基于外部客户需求视角，结合4C、4R理论，提出围绕外部高端客户展开网络关系升级理念，以突破 本土企业升级“瓶颈”，实现从低端向高端转型。结合“帕累托改进”和“弱联系”理论，对网络关系升级机理 和路径进行探讨，回答了网络关系升级
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U_UMTS网络负荷监控与扩容指导(U9.3)_R1.00.doc
UMTS网络负荷监控与扩容指导 V1.0
（可对外交流使用） 目录
1 概述 1
1.1 背景 1
1.2 主要内容 1
2 高负荷网络监控 5
2.1 WCDMA网元划分 5
2.2 网络负荷监控指标 5
2.3 关键指标解释 6
3 高负荷网络优化 10
3.1 网络负荷优化所处阶段 10
3.2 网络负荷优化流程 11
4 高负荷网络扩容 12
4.1 扩容流程 12
4.2 扩容标准及方法 13
图目录
图 1 1 高负荷网络监控及优化主要内容 2
图 1 2 高负荷网络监控流程 3
图 1 3 高负荷网络优化流程 3
图 2 1 上行容量和噪声抬升关系图 8
图 3 1
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基于流表的UPF扩容下的负荷分担方法及系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112995320 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110232868.4
(22)申请日 2021.03.03
(71)申请人 浪潮软件科技有限公司
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帕累托法则80 的成果来自 20 的努力.docx
帕累托法则：80%的成果来自20%的努力
尊敬的各位听众：
大家好！今天我要和大家探讨一个在生活、工作和学习中都具有深远意义的法则——帕累托法则，也就是我们常说的“80/20法则”。这个法则指出，在很多情况下，80%的成果是由20%的努力所产生的。这一法则看似简单，却蕴含着巨大的智慧和力量，它能够帮助我们更高效地利用时间和精力，实现更好的人生价值。
一、帕累托法则的起源与内涵
（一）起源
帕累托法则是由意大利经济学家帕累托在19世纪末20世纪初提出的。当时，帕累托在研究意大利的财富分配问题时发现，大约80%的土地由20%的人口所拥有，而80%的财富则集中在20%的人手中。后来，人们在不同的领域
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高负荷待扩容小区占比.docx
高负荷待扩容小区占比
指标定义
无线信道利用率≥50%，且小区有数据传输的RRC连接数平均值大于等于30个（RRC连接数）且小区上行吞吐量大于1G或下行吞吐量大于5G的LTE小区/LTE小区总数。
高负荷小区载频扩容总体原则：以无线信道利用率为基础，参考设备承载能力、有效RRC连接用户数、小区吞吐量情况进行扩容，以下原则满足一条即扩容：
原则1：在系统忙时，当信道利用率大于门限且有效RRC平均连接数大于门限且小区吞吐量大于门限时，通过增加载频扩容。
原则2：在系统忙时，当有效RRC连接数大于设备有效承载能力的比例大于2%，通过增加载频扩容。
高负荷待扩容小区定义：当小区满足以下任一条件时，则符
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基于图卷积网络的短期负荷预测方法研究与优化.docx
基于图卷积网络的短期负荷预测方法研究与优化
目录
基于图卷积网络的短期负荷预测方法研究与优化（1）．．．．．．．．．．．．4
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
二、短期负荷预测概述．．．．．．．．．．．．．
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基于人工神经网络的短期负荷预测研究.docx
目录
摘要1
Abstract2
第一章绪论3
1.1背景及意义3
1.2研究现状4
1.3本文研究5
第二章短期负荷预测相关理论7
2.1引言7
2.2负荷预测的分类7
2.3负荷预测方法9
2.3.1经典负荷预测方法9
2.3.2现代负荷预测方法10第三章人工神经网络算法12
3.1引言12
3.2人工神经网络的工作原理12
3.3人工神经网络的基本步骤13第四章电力系统短期负荷预测建模15
4.1神经网络的短期负荷预测模型15
4.2仿真结果分析16第五章总结19参考文献21
致谢23
基于人工神经网络的短期负荷预测研究xxx
（山东农业大学机械与电子工程学院
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基于功能脑网络的跨任务认知负荷识别研究.pdf
摘要
认知负荷（CognitiveWorkload）通常表征人在工作状态下脑力资源占用率，
长期处于高认知负荷会产生过度疲劳、抑郁等问题，而过低的认知负荷又会降
低工作效率。当前基于脑电信号（Electroencephalogram，EEG）的认知负荷识
别通常集中于单一任务背景下，寻找能够在多项任务中具有高鲁棒性的特征或
模型是当前认知负荷识别研究中的重点。本文借助三种不同的心理学实验范式
来诱发受试者的认知负荷，并采集受试者的脑电信号来实现跨任务的认知负荷
识别。主要研究内容如下：
（1）设计并完成了基于认知负荷诱发实验范式。本文通过三种心理学实验
范式：N-back、心算（MentalA
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基于深度残差网络的短期电力负荷预测研究.pdf
摘要
大规模新能源并网发电、大量移动储能装置如电动汽车的普及以及用电个体
积极参与电力市场等因素给电网带来了与日俱增的波动性和不确定性，也给电力
系统的运行与控制带来了极大的挑战。精准的负荷预测技术可以指导电力运营商
制定发电计划，降低运行成本，实现电力系统供需平衡。本文主要基于深度残差网
络对当前短期电力负荷预测技术中存在的精确度、可靠性和计算效率等问题展开
深入研究。
(1)引入冗余Haar小波变换RHWT对非平稳的原始负荷序列进行分解，得到
相对平稳的多元时间序列。在此基础上提出一种改进的深度残差网络iResNet，残
差连接解决了深度模型训练过程中的梯度消失和模型退化等问题，并引入Pr
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帕累托8020效率法则].理查德·科克.ppt
December 18, 2001 The 80/20 Principle The Secret of Achieving More with Less 商場獲利與生活如意的槓桿原理 什麼是80/20法則 大部份的產出、結果、或酬勞，常是出自一小部份的投入、原因、或努力。 你所完成的工作裡80%的成果，來自於你所花的20%時間。換句話說 我們五分之四的努力，也就是大部份的努力 ，是與成果無關！ 所以在原因與結果、投入與產出、以及 努力與報酬之間，本來就是不平衡。 80/20法則 事實勝於雄辯 20%的產品或客戶，涵蓋了約80%的營業額。 20%的罪犯，佔了所有罪行的80%。 20%的駕駛人，引
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云计算（论文）基于消费者均衡和帕累托最优的云计算资源分配策略研究.doc
云计算论文：基于消费者均衡和帕累托最优的云计算资源分配策略研究
【中文摘要】云计算作为一种新的计算模式,通过互联网相连接,利用开放的技术和标准把硬件和软件抽象为动态的资源,对外以服务的形式提供给用户。但作为新兴发展领域,其大部分相关问题仍未得到合理解决,资源调度便是其中的一个难题。传统的资源调度算法大多以任务的完成时间最少或任务消费最低为目标,而在云计算中,由于其商业化的用途,决定了其的关注点应放在满足用户的差异性需求上,这仅仅依靠传统算法是难以实现的。本文研究了云计
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《基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测研究》16000字.docx
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基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测研究
摘要
电力系统负荷预测时考虑的因素包括金融贸易流通情况、每平方公里人口居住数量以及天气、温度等条件，以此预估潜在用户对电量的供应要求。合理运用的数学模型以及计算完成对数据的处理和分析。进一步总结预测数据的规律。电力系统是维护系统合理稳定运行的关键，电网中用户合理地被分配电能依据负荷预测。
电力系统的短期预测是一个多因素的负责的预测过程，其中影响因素众多，预测模型也相应的多变。本文通过在研究国内外相关文献的基础上，详细介绍电力系统预测的方法，以及负荷的影响因素，并介绍神经网络的基本原理，对神经网络进行预测的算法进行详细
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基于RBF神经网络的短期负荷预测研究 毕业论文.doc
四川理工学院毕业论文
基于RBF神经网络的短期负荷预测研究
学 生：周路尧
学 号：09021040324
专 业：电气工程及其自动化
班 级：2009.3
指导教师：曾晓辉
四川理工学院自动化与电子信息学院
二〇一三年六月
基于RBF神经网络的短期负荷预测研究
摘要：随着电力市场的不断发展，对电力负荷科学管理的迫切要求以及对准确和适应性强的负荷预测模型的渴望，使得负荷预测的重视程度越来越高。本文采用了基于RBF(Radial Basis Function)神经网
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基于BP神经网络的负荷预测建模及仿真研究.doc
基于BP神经网络的负荷预测建模及仿真研究
摘要
电力负荷预测是电力公司电力系统调度的重要任务，它涉及电力系统的安全运行和用户供电的可靠性。传统的负荷预测方法存在许多缺陷和局限，传统的数学模型难以清晰的表达负荷和影响负荷的因素之间的关系，其预测精度难以满足电力行业发展的需要。人工神经网络具有强大的自学习、自适应能力，可以很好的处理非线性的问题。人工神经网络运用到负荷预测当中，可以解决负荷和影响负荷的因素之间的关系，预测结果令人满意。
本文首先介绍了负荷和预测的概念以及基本原理，探讨了多种负荷预测的方法，选择人工神经网络建立预测模型，以BP