一天24小时种群数量周期性波动动利用什么做预测

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-07 04:47 标签： 经济周期性波动
　　人体生物钟24小时使用手册
　　--------------------------------　　据英国一项调查，傍晚6时男人「耳根最软」，而女性在下午三时时候脾气最不好。　　若是想让老板加薪， 下午1时提出最有效，而非老板早上刚上班时提出。　　生物钟又称生理钟，指的是生物体随时间作周期变化的包括生理、行为及形态结构等现象，　　是生物体内的一种无形的「时钟」。人的生物钟是从胎儿时就开始拨动的，　　我们的生命活动随着时间出现周期性变化。
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　　1：00 人体进入浅睡阶段，易醒。此时头脑较清楚，熬夜者想睡反而睡不着。　　2：00 绝大多数器官处于一天中工作最慢的状态，肝脏却在紧张工作，生血气为人体排毒。　　3：00 进入深度睡眠阶段，肌肉完全放松。　　
　　4：00 「黎明前的黑暗」时刻，老年人最易发生意外。血压处于一天中最低值，糖尿病病人易出现低血糖，心脑血管患者易发生心梗等。　　5：00 阳气逐渐升华，精神状态饱满。　　6：00 血压开始升高，心跳逐渐加快。高血压患者得吃降压药了。
　　7：00 人体免疫力最强。吃完早饭，营养逐渐被人体吸收。　　8：00 各项生理激素分泌旺盛，开始进入工作状态。　　9：00 适合打针、手术、做体检等。此时人体气血活跃，大脑皮层兴奋，痛感降低。
　　10：00 工作效率最高。　　10：00-11：00 属于人体的第一个黄金时段。心脏充分发挥其功能，精力充沛，不会感到疲劳。　　12：00 紧张工作一上午后，需要休息。
　　12：00-13：00 是最佳子午觉时间。不宜疲劳作战，最好躺着休息半小时至一小时。　　14：00 反应迟钝。易有昏昏欲睡之感，人体应激能力降低。　　15：00 午饭营养吸收后逐渐被输送到全身，工作能力开始恢复。
　　15：00-17：00 为人体第二个黄金时段。最适宜开会、公关、接待重要客人。　　16：00 血糖开始升高，有虚火者此时表现明显。阳虚、肺结核等患者的脸部最红。　　17：00 工作效率达到午后时间的最高值，也适宜进行体育锻炼。
　　18：00 人体敏感度下降，痛觉随之再度降低。　　19：00 最易发生争吵。此时是人体血压波动的晚高峰，人们的情绪最不稳定。　　20：00 人体进入第三个黄金阶段。记忆力最强，大脑反应异常迅速。　　20：00-21：00 适合做作业、阅读、创作、锻炼等。
　　22：00 适合梳洗。呼吸开始减慢，体温逐渐下降。最好在十点半泡脚后上床，能很快入睡。　　23：00 阳气微弱，人体功能下降，开始逐渐进入深度睡眠，一天的疲劳开始缓解。　　24：00 气血处于一天中的最低值，除了休息，不宜进行任何活动。
　　笑　　\(^o^)/~与您共享，问好大家，2014祝福您！　　果　　
　　健康是福、美丽是财富、平安是宝！大道至简、简简单单才是真！　　生命本意是自然自在原生态！像心脏一样工作、行云流水！　　像蜜蜂一样生活、轻松快乐！像婴儿一样睡觉、无忧无虑！像老子一样思考、顺应自然！
　　健康越简单越好，　　生命在于运动，活动活动，活着就要动。　　以自然之道，养自然之身。
　　祝福大家在新的一年里，　　快快乐乐、平平安安、顺顺利利，心想事成，发大财，　　做大事，开桃花，顶我的在新的一年，　　美梦成真，有美女青睐，有财富找来，O(∩_∩)O~
　　祝福各位版友新年快乐！
　　@QQ笑果 12楼
15:58:00　　祝福大家在新的一年里，　　快快乐乐、平平安安、顺顺利利，心想事成，发大财，　　做大事，开桃花，顶我的在新的一年，　　美梦成真，有美女青睐，有财富找来，O(∩_∩)O~　　-----------------------------　　顶你
　　好贴，顶个。
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曲阜师范大学
硕士学位论文
一种配电网超短期负荷预测的神经网络方法
姓名：苏庆新
申请学位级别：硕士
专业：控制理论与控制工程
指导教师：初学导
一种配电网超短期负荷预测的神经网络方法
一种配电网超短期负荷预测的神经网络方法
本文详细介绍了负荷预测的意义、方法，并在这一领域里对超短
期负荷预测进行了比较全面的论述。
超短期负荷预测是在当今电力飞速发展、自动化水平不断提高的
基础上提出的。超短期负荷预测将成为AGC(自动发电控制)实用化的
基础，同时也是动态经济调度和电力市场运行所需的基本信息。
进行模型算法的研究是本文的主要工作，我们通过电力负荷在极
短时间内变化规律的认识，建立了超短期负荷预测的模型。对此，主
要提出了人工神经网络预测方法。
袒经圈终蕉制是一种基本上不依赖于模型的控制方法，它比较适
用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象，因而神经网络是智
能控制的一个重要分支领域。神经网络具有很强的学习及映射能力，
可方便的拟合出任意复杂的非线性关系，很适于电力系统负荷预测问
题。预测时，只需给定负荷及相关变量的一定数量标本，并对该神经
网络进行训练，便可自动模拟出恰当的函数关系。经训练的网络即可
直接用于负荷预测。
倍本文中神经网络采用双隐层BP网络结构。其网络结构图如下
一种配电网超短期负荷预测的神经网络方法
在训练样本的选取上本文采用了一种正交最dx--乘方法，首先对各
变量进行正交变化，得出各输入变量对输出变量的单独贡献，然后确
定必要的训练样本数。
BP神经网络超短期负荷预测的步骤：
(1)选取预测基值，把负荷数据初值化：
y伽1：—y(n)-—yIIlin
其中…Y和Y一为选定值。
(2)用BP网络进行学习；
(3)满足训练误差要求，存储网络权重；
神经网络预测方法与线性外推法预测效果如下图所示：
图2两种负荷预测方法预测值与实际值的比较
经过对实际数据的仿真实验，神经网络负荷预测方法比线性外推法
预测平均绝对百分误差降低2．5个百分点，l小时内负荷预测达到平均绝
对百分误差小于2．5％的精度。
一种配电网超短期负荷预测的神经网络方法
Network toShort-term
ANeural Approach
ForecastingSystem
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