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公开(公告)号：CN112688153A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011551688.4
申请日：2020-12-24
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明属于被动锁模超快光纤激光器技术领域，公开了一种基于二碲化钯的可饱和吸收体和制备方法及其制成的锁模光纤激光器。基于二碲化钯的可饱和吸收体的制备方法是先由液相剥离法剥离，然后与聚乙烯醇融合，干燥，形成复合薄膜，将复合薄膜裁剪成小块转移到光纤跳线端面，并与另一光纤跳线用法兰盘连接，转移到光纤跳线端面，并与另一光纤跳线用法兰盘连接，置于光纤法兰内，可产生皮秒级的超短脉冲激光。本发明中的基于二碲化钯的可饱和吸收体体积小、制备方法简单、工作波长宽、恢复时间短，可实现工业化生产，且基于该材料的超短脉冲激光性能稳定。
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公开(公告)号：CN104408529A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410671664.0
申请日：2014-11-21
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明涉及一种电网短期负荷预测方法，步骤1、获取历史数据并对数据作预处理；步骤2、利用小波分解将历史负荷样本数据分解成多个不同频率的子序列；步骤3、对各子序列进行单支重构；步骤4、动态选择训练样本，建立纵横交叉算法优化的神经网络预测模型；步骤5、对各子序列均用优化的神经网络模型进行提前24h预测；步骤6、叠加各子序列的预测值，获得完整预测结果。本发明使用全新的群智能算法——纵横交叉算法而非传统算法优化BP神经网络参数，能克服神经网络固有的缺陷；处理冲击负荷引起的毛刺问题采用小波分解，解决了对毛刺进行预处理把有效负荷去除而导致精度下降的问题，混合算法的预测值更接近实测负荷值。
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