简介：摘要：短期天气预报在农业种植、航空飞行等领域发挥着至关重要的作用，但因我国在这方面的起步较晚，气象人员未有效掌握短期天气预报分析技巧，导致工作中存在各类问题。本文就主要对短期天气预报的分析流程和技巧进行探讨，以期进一步提升短期天气预报分析的有效性，为相关行业的发展打下坚实基础。

简介：摘要：电力生产的周期性波动特征决定了其与经济活动的波动密切相关，而电能的承载能力又限制着经济发展的速度、结构和模式。因此，建立一个有效的电力供需预警系统，对于保障电力的稳定供应、促进经济的健康发展具有重要意义。基于此，本文章对短期电力供需预警系统及应用进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：摘要：光伏发电功率受太阳辐射强度、温度、气压等影响强烈，具有显著间歇性、随机性、波动性。光伏发电功率的不稳定将对并网电力系统的运行产生不利影响，将增加自动发电控制及电网调度难度，降低电能质量，破坏电力系统功角与小扰动稳定性。为提高电网消纳能力，需对光伏发电功率进行精确预测。

简介：摘要：

简介：摘要：在为矿山选矿厂提供稳定的入选矿量和入选品位的过程中，采矿生产计划发挥了重要的作用；在满足入选矿量的前提下，稳定的入选品位是衡量采矿生产计划是否合理的关键评价指标之一。以某露天金矿为例，应用MineSight软件通过制定年度生产计划、在三维软件环境中优化台阶和坑内道路设计、更新矿山生产现状图、构建并定期更新台阶采矿模型、统计台阶保有的矿岩量、安排作业面采剥顺序等流程，进行编制露天短期生产计划的探索，以期获得稳定的入选品位。经实践，该露天矿编制的短期采矿计划品位与选矿厂入选品位的绝对误差基本控制在±0.1g/t以内，实现了短期内入选品位的稳定，为矿山实现稳定的现金流入创造了可靠的基础。

简介：摘要：城市燃气短期负荷智能预测技术的研究是在当前数字化和智能化技术迅速发展的大背景下，针对城市燃气供应系统中存在的负荷预测精度不高、效率低下等问题而展开的重要研究方向。随着城市人口增长和工业发展，燃气需求量不断增加，而传统的负荷预测方法无法满足快速变化的城市燃气需求。基于此，本篇文章对城市燃气短期负荷的智能预测技术进行研究，以供参考。

简介：摘要：随着汽车工业的快速发展，汽车维修行业日益受到重视。短期培训作为提高汽车维修工技术的重要途径，逐渐成为行业关注的焦点。本文将深入探讨短期培训如何有效提高汽车维修工的技术水平，以适应行业发展的需求。

简介：摘要：近年来，地方政府发行地方债成为了促进地方经济的重要手段。然而，不规范的地方债发行和治理不善会给经济发展和社会稳定带来威胁。因此，制定短期和中长期的地方债治理策略势在必行。

简介：摘要：在电力系统规划和运行过程中，短期负荷预测扮演着至关重要的角色，因为其预测结果的准确性直接关系到整个电力系统的稳定运行和经济效益。随着智能电网技术的不断进步以及大数据分析能力的显著提升，深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，已经在电力系统负荷预测领域显示出其独特的优势和巨大的应用潜力。本文的主要目的是深入探讨和研究基于深度学习技术的电力系统短期负荷预测方法。我们将首先分析深度学习技术的基本原理，然后构建一个适用于电力负荷预测的深度学习模型。通过对实际电力负荷数据进行详细的预测分析，本文旨在验证深度学习技术在电力系统短期负荷预测中的实际应用效果和有效性，从而为电力系统的优化调度和资源合理配置提供有力的技术支持。

简介：摘要：股票投资的长期价值与短期波动之间存在着复杂而微妙的关系，通过基本面分析识别长期增长潜力的股票是实现稳定回报的关键，市场短期波动则主要受宏观经济数据、企业财报及市场情绪的影响，文章进一步探讨了如何结合长期价值投资与短期交易策略，通过分散投资、设定止损止盈点和定期调整持仓比例等方法，既把握长期增值机会，又利用短期市场波动获取额外收益，从而优化投资回报与风险控制。

简介：摘要：传统空调设计阶段，设计人员必须按照设计要求，结合使用功能和需求进行负荷计算。由于建筑所在地和功能不同，负荷特征多种多样。传统的设计方案很难精准计算建筑负荷，造成了设备选型不准确降低了系统能效。本文提出了基于双向长短记忆网络(Bi-LSTM)的空调负荷预测模型。通过与传统的ANN和CNN神经网络模型进行对比，结果表明Bi-LSTM模型精度显著提高。

简介：摘要：大学生支教是志愿服务社会的主要形式之一，越来越多的学校、学生社团和社会组织纷纷展开了支教活动，为偏远地区的农村中小学带来了不少效益。前往支教的大学生是支教活动的主体之一，他们的表现深深影响着支教活动的效果。支教志愿者的需要是否得到保障是影响支教活动的重要因素。本文结合马斯洛需要层次理论，重点分析支教生的生理需要、安全需要、归属与爱的需要和自我实现需要的满足情况，并且适当提出一些措施以有效地保障支教生的需要，以期改善短期支教的现状。

简介：【摘要】：目的：研究腹腔镜切除肾上腺腺瘤的短期及长期随访效果。方法：在本文研究将200例肾上腺腺瘤患者作为研究主要对象，患者收治时间在2021年1月-2023年12月之间，随机分组为两组（每组100例患者），对照组实施开放式手术，观察组实施腹腔镜切除术，分析并且对比两组各项指标。结果：观察组总有效率96.00%高于对照组（P＜0.05）；观察组1年后的并发症发生率1.00%低于对照组（P＜0.05）；观察组住院时间（6.61±1.31）d、手术时间（73.14±26.11）min、术后下床时间（2.01±0.17）d优于对照组（P＜0.05）。结论：通过对肾上腺腺瘤患者采用腹腔镜切除术，取得显著效果。

简介：摘要：

简介：摘要：随着科技的进步和气象学研究的深入，中短期天气预报技术在提高预报精度、延长预报时效、丰富预报产品种类等方面取得了显著进展。本文在分析中短期天气预报技术应用现状的基础上，探讨了其面临的挑战与未来发展方向。以期提高中短期天气预报的准确性和可靠性，推动中短期天气预报技术的进步与发展。

简介：

简介：【摘要】目的 探讨影响缺血性脑卒中复发的危险因素并建立Cox比例风险回归模型。方法 本研究采用前瞻性队列研究设计，选取120例连续性初发缺血性脑卒中患者，均为我院2022年7月至2024年2月收入，记录患者入院6 h内首次血压测量值及入院72 h内首次实验室检查结果，根据患者随访复发情况，应用 Kaplan-Meier 法进行复发率分析，应用Cox比例风险回归模型对影响患者复发的危险因素进行单因素和多因素分析，建立复发模型。结果 未复发90例，复发30例，经COX回归分析显示，高血压、糖尿病、吸烟史、Essen卒中风险评分量表（ESRS）评分≥3分是增加缺血性脑卒中短期复发风险的相关因素，差异有统计学意义（P＜0.05）。多因素非条件回归分析显示，高血压、糖尿病、吸烟史、ESRS评分≥3分是增加缺血性脑卒中短期复发风险主要危险因素。结论 高血压、糖尿病、吸烟史、ESRS评分≥3分是增加缺血性脑卒中短期复发风险主要危险因素。

简介：摘要：随着水电能源在全球能源结构中的地位逐渐提升，水电站的运行效率与优化调度成为研究的重点。中长期径流预报和短期优化调度作为水电站运营的关键环节，对于提高水电站的经济效益和保障电网的安全稳定运行具有重要意义。本文旨在探讨水电站中长期径流预报的方法和短期优化调度的策略，以期提升水电站的整体运营水平。首先，文章介绍了中长期径流预报的基本原理和常用方法，包括统计学方法、人工智能方法等，并分析了各自的优缺点。其次，针对短期优化调度问题，文章阐述了水电站调度的目标、约束条件以及优化算法的应用，如线性规划、动态规划等。最后，结合实际案例，本文讨论了中长期径流预报和短期优化调度在水电站运营中的实际应用效果，并提出了改进建议。

简介：摘要：准确预测高铁客流量对运力资源优化配置、提升运输服务质量具有重要意义。本文以某高铁线路的客流数据为例，运用单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑模型对其短期客流量进行预测研究。通过平均绝对百分比误差（MAPE）对比三种模型的预测精度，结果表明：三指数平滑模型能够很好地刻画客流量的趋势性和周期性特征，其MAPE值为6.54%，预测效果最佳。研究可为高铁客流预测提供一定的理论支撑和实践参考。

简介：摘要：地震作为自然界最具破坏性的灾害之一，给人类社会带来了巨大的伤害和损失。因此，地震预报成为了地震学研究的重要课题之一。长期以来，人们通过观测地震统计数据来探索地震发生规律，试图提前预警地震的发生。然而，长期和短期地震预报方法的研究与实践一直面临着挑战，其中基于地震统计数据的预报方法备受关注。本论文旨在比较基于地震统计数据的长期与短期预报方法，探讨其优缺点，为地震预警系统的改进提供参考。