基于相似日聚类和贝叶斯神经网络的光伏发电功率预测研究

光伏发电功率的预测是光伏发电规划和运行的基础,因而受到越来越多的重视。文中提出了FCM相似日聚类与智能算法相结合的光伏阵列功率短期预测模型。该方法的思路是首先通过分析影响光伏阵列输出功率的主要因素,对历史数据与预测日气象环境进行模糊分类,并筛选出相似度高的子集作为样本,以提高预测样本的质量;然后通过神经网络映射出特征空间与光伏功率之间的复杂关系,并用贝叶斯理论对神经网络参数进行优化,提高网络的泛化能力。为检验该方法的有效性和精确性,将所提出方法与常用BP神经网络模型对同一仿真算例进行预测,预测结果表明本文提出的预测模型效果更佳。     

基于分层网络的机动时间研究

现有网络计划技术的研究主要针对单层网络,难以有效地指导大型项目的生产。原因在于大型工程项目生产过程复杂,工序成千上万,给对应的网络图描述带来了极大的困难。然而,通过网络分层技术则能把一个复杂的网络分解成多个简单的子网络,即将大型网络过渡到几个简单的单层网络,继而利用单层网络技术对其进行分析。本文依据大型网络的构建过程提出简化组合模型,将多层次复杂网络转化为多个单层次简单网络,在此基础上给出分层网络机动时间的计算公式。最后通过一个实例验证了此方法的正确性和可行性。     

居民对社区卫生服务站满意度问卷调查分析

主要采用问卷调查,对社区卫生服务机构的居民进行了调查,向社区卫生服务机构医护人员了解情况,调查了居民对居住地附近社区卫生服务机构满意度在运用统计学中卡方检验的知识对问卷进行分析后,借鉴国内相关权威期刊的专题调查和文献,把调查所得数据与文献数据对比得出结论.     

股权分置改革、会计稳健性与盈余管理研究

股权分置改革是我国证券市场发展的标志性事件,对众多上市公司会计信息披露与盈余管理行为均产生了重要影响。运用实证分析方法研究股权分置改革前后公司盈余管理行为体现出的会计稳健性特征变化及其潜在效应,发现由于向下调节盈余的盈余管理行为造成股改前公司的会计信息总体表现为高稳健性,但股改后公司向上调节盈余行为却使得会计稳健性没有发挥应有的遏制作用。     

农电企业全面预算管理模式探讨

全面预算管理是实现企业资源优化配置,提高企业经济效益的先进而科学的管理方法。一些省农电企业目前尚未有效开展预算管理工作,管理水平落后,需要建立全面预算管理体系提高企业经营效率。本文通过全面预算管理理论研究,结合省农电企业的实际,提出了省农电企业应选择以电量销售为起点,以目标利润为导向,以成本管理为重点,兼顾现金流量的预算管理模式。     

ANP-Fuzzy方法在电力企业绩效考核中的应用研究

本文针对我国电力企业绩效考核指标间具有相互影响关系,且大多定性指标难以精确界定的特点,给出了一种ANP-Fuzzy的综合评价法。首先,建立系统的绩效考核指标体系及具体的考核标准,为考核员工提供规范化的评价框架。其次,设计能够准确反映考核指标间相互关系的ANP网络结构,以此确定具有联系性的指标权重。在此基础上,设计能够精确界定定性指标的Fuzzy多层次评价结构,以此评价具有模糊性的员工绩效。最后,运用Super Decisions软件和Matlab软件,给出了基于ANP-Fuzzy方法的电力企业员工绩效考核实证研究。结果表明,该方法合理可行,能够真实反映员工绩效,并且能够有效区分员工自身不同方面的绩效差异以及员工之间的绩效差异。这对帮助员工发现绩效改进空间,不断提升自身绩效具有明显效果。同时,该方法可以借助软件实现,将其应用于电力企业绩效考核具有较强的操作性。