气缸体双工位专用钻床总体及左主轴箱设计㊣精品文档值得下载

《气缸体双工位专用钻床总体及左主轴箱设计》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....电网技术，．范高锋,裴哲义,辛耀中.风电功率预测的发展现状与展望.中国电力冯双磊,王伟胜,刘纯等.风电场功率预测物理方法研究.中国电机工程学报.刘辉，田红旗,李燕飞．基于小波分析法与滚动式时间序列法的风电场风速短期预测优化方法．中南大学学报自然科学版．张善文，雷英杰．在时间序列分析中的应用．西安西安电子科技大学出版社，．刘玉．基功率图第天风机风电功率第天风机风电功率图第天风机风电功率第天风机风电功率图第天风机风电功率第天风机风电功率图第天风机风电功率第天风机风电功率图第天风机风电功率将其功率换算成有名值，单位表风机风电功率时段第天第天.第天第天第天将中风力发电机的输出功率作为实际值，由下文中风速预测值经指数平滑法算出的风电功率作为预测值，进而将理论值与实际值比较，进步分析算法的有效性以及不足之处。基于指数平滑法的风电功率预测.指数平滑法及功率预测的原理指数平滑法指数平滑法,是布朗所提出,布朗认为时间序列的态势具备规则性或稳定性......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....改进后的风电功率预测公式如下，是由时刻风速预测值代入风机理论功率公式得出的风机理论功率值。指数平滑模型拟合程度和预测结果的好坏取决于平滑参数的选取。大多数情况下指数平滑预测的参数主要依靠经验。指数平滑法的计算中，关键是的取值大小，但的取值又容易受主观影响，因此合理确定的取值方法十分重要，般来说，如果数据波动较大，值应取大些，可以增加近期数据对预测结果的影响。如果数据波波动平稳，值应取小些。对于风电功率预测，可以在间选值，提高预测模型的灵敏程度，能迅速跟上数据的变化。在本文中取.。.算例分析将第章中仿真得到的风电功率作为实际值。选取前天的风电功率值作为历史数据，利用改进指数平滑法风电功率预测模型预测第天的风电功率。单位表风机历史风电功率数据时段,.张铃，张钹，殷海风.多层前向网络的交叉覆盖设计算法.软件学报,.,.甘肃省电力公司调度通信中心．甘肃电网年度运行方式．兰州......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....小型垂直轴风力发电系统的研究应用.南昌南昌大学机电工程学院张学清，梁军，张熙，张峰，张利，徐兵.基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型，中国电机工程学报，.杨明，范澍，韩学山.基于分量稀疏贝叶斯学习的风电场输出功率概率预测方法，电力系统自动化.徐鹏.小型垂直轴阻力风力型风力发电机功率计算方法分析.山东山东大学电气工程院丁明，吴义纯，张立军.风电场风速概率分布参数计算方法的研究.中国电机工程学报.薛禹胜，郁琛，赵俊华等.关于短期及超短期风电功率预测的评述.电力系统自动化.,.致谢能够顺利完成这次研究，除了我自己付出花费了很多精力和时间付出了很多努力外，更与刘兴华老师的认真指导是分不开的。从毕业设计的开始到结束，刘兴华老师用他扎实的专业知识耐心的引导给了我许多指导与鼓励，让我有了不断探索的勇气。他严谨求学的学术作风无私忘我的奉献精神让我们永生难忘，是我们未来职业生涯的楷模。在刘兴华老师的帮助下......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....利用软件建立了小型风力发电机所对应的风速模型，将风速模型简化为种典型风速的叠加。利用指数平滑法建立风电功率预测模型，并对指数平滑法进行了改进。选取气象台天的风速预测值来进行风电功率预测。将软件仿真中风力发电机的输出功率作为实际值，由风速预测值经指数平滑法算出的风电功率作为预测值，将理论值与实际值比较，对预测结果进行分析。虽然本次研究完成的较为顺利，且研究成果满足了此次毕业设计的要求，但由于本人的经历阅历实际操作能力有限，在设计过程中难免存在些不足之处。本次设计仍有待提高的有目前小型风力发电机主要应用在农村郊区牧区等，对于应用在城市商业建筑的小型风力发电机，因为其所安装地点附近建筑物较密集，风通过建筑物产生的紊流的影响不可忽视，本文没有对此紊流进行深入的研究，并且算例中的历史数据样本仍不够大，是预测精度存在定的误差，垂直轴风机模型仍有待进步完善。参考文献杨琦，张建华......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....是任意时刻，是时刻的风电功率预测值。用指数平滑法预测风电功率时才开始收集数据，则不存在，如果没有，也无法根据指数平滑公式求出，所以，必须先确定平滑起点的值。有两种方法初始化，种是，另种是取实际前个或个值的平均值。设时间序列为，取平均移动项为，在时间点.最后令。本模型采用第二种方法进行初始化。时刻的平滑值公式如下,时刻的平滑值公式如下,结合上述两式，对平滑公式进行扩展可得，对上式进行递归可得下式其中权重呈几何递减，较早的数据权重相对较少，而较近的数据权重相对较大。风电功率预测公式如下，指数平滑模型是考虑到风电功率历史数据的时间序列特性，根据历史数据的推算得到下时段的风电功率预测值。没有利用到下时段的风速预测值。本文对指数平滑模型进行改进......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....在种程度上会出现持续的将来,因而应该把较大的权数放在最近的资料。它的根本公式是式中，时间的平滑值时间的实际值时间的实际值平滑常数，其取值范围为指数平滑法数学模型的建立简单的全期平均法是对时间数列的过去数据个不漏地全部加以同等利用移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重.提出的指数平滑法，则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。它的基本思想就是预测值是以前观测值的加权和，且对不同的数据给予不同的权，新数据给较大的权，旧数据给较小的权。基于风电功率历史数据具有的时间序列特性，其序列的统计特性不随时间的平移而变化，即认为均值和协方差不随时间的平移而变化，可用指数平滑法对风电功率进行预测。时刻的平滑值公式如下指数平滑法通过调整平滑参数来优化预测精度......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....在用指数平滑法预测功率的时候，考虑到风电功率的均值和协方差不随时间的平移而变化，因此在风电功率预测的算法中，考虑的预测点前个时间段的风电功率值。在时段预测点，由于前个时段的平均风速在左右，在时段风速降为，而功率与风速的次方成正比，在时段的风电功率预测值偏大，所以在时段点出现比较大的误差。虽然在时段出现较大误差，但是时段的风点功率能反应到下时段的预测，使下时段的预测不会出现更大的误差。因此本文预测方法在各时段风速波动程度不剧烈的情况下，具有较高的预测精度。结论经过个多月的时间，我顺利的完成了这次毕业设计。从总体上说，我对自己的研究成果还是比较满意的，也达到了设计的要求。这段时间我翻阅了许多的书籍，从对风机理论知识完全不了解，到学会风力发电机的基本原理，并利用软件建立垂直轴风力发电机模型，完成了小型风力发电机的短期概率型功率预测。本次设计中主要完成的任务总结如下阐述了风电功率预测的相关知识......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....更是提高了自己解决问题的能力，这切将在我以后的学习以及工作中起着重要的作用。学生的点滴进步都凝聚着老师辛勤的汗水，借此机会，向刘兴华老师表示衷心的谢意！在本次设计过程中，我还要特别感谢直以来给予我鼓励和我并肩作战的同学们，是在他们的支持下我才能完成今天的设计作品。最后，再次感谢那些默默给我帮助的老师同学亲人们，谨以最真挚的祝福送给他们！苏军灿年月号.第天风速预测值。单位表风速预测值时段第天对于时段进行计算时段第五天风电功率预测值为，同理可计算时段至时段的风电功率预测值，单位表风电功率预测值时段预测值将中风力发电机的输出功率作为实际值，由风速预测值经指数平滑法算出的风电功率作为预测值，将理论值与实际值比较。得到下表表风电功率预测结果时段风速风电功率实际值风电功率预测值预测误差.预测结果分析由表中预测结果可知，除时段与时段出有比较大的预测误差......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....高虎，董路影等．中国风电发展报告．北京中国环境科学出版社．谷兴凯，范高锋，戴慧珠等．风电功率预测技术综述发.电网技术增刊．陈明．神经网络模型．大连大连理工大学出版社，．魏海坤，徐嗣鑫，宋文忠．神经网络的泛化理论和泛化方法．自动化学报，．张国强，张伯明．基于组合预测的风场风速及风电机功率预测．电力系统自动化．尹成群，康丽峰，李丽等．基于小波变换和混合神经网络的短期负荷预测．电力自动化设备．向峥嵘，王学平．基于小波神经网络的电力系统短期负荷预测．系统仿真学报．赵攀,戴义平,夏俊荣等.卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.西安交通大学学报.李东福,董雷,礼晓飞等.基于多尺度小波分解和时间序列法的风电场风速预测.华北电力大学学报.韩爽.风电场功率短期预测方法研究．北京华北电力大学北京，．，．王金翠．基于实测数据的风电场风速和风功率短期预测研究．吉带动了人口集聚。规划期内，人口机械增长将来自市区外人口转移，规划期内按计算......”。