王仲平
- 作品数：20 被引量：27H指数：3
- 供职机构：兰州交通大学数理与软件工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学交通运输工程建筑科学电气工程更多>>
- 对N(2,2,0)代数的两类同余分解被引量：2
- 2008年
- 本文推广了文[6]中的同余关系并对新的同余关系得到了与文[6]相同的结果.
- 李旭东王仲平
- 关键词：同余关系同余分解
- 抽象常微分方程初值问题解的存在性
- 2012年
- 利用T-单调算子不动点定理及半序方法,得到了Banach空间中含有间断项常微分方程初值问题整体解的一个存在性结果,改进了相关文献中的相应结果。
- 王仲平展宗瑶
- 关键词：初值问题整体解
- Banach空间含间断项微分方程初值问题解的存在唯一性
- 2013年
- 讨论了Banach空间含间断项微分方程初值问题解的存在性,在没有紧型的条件下,通过建立比较定理,利用该比较定理和单调迭代方法,获得了解的存在唯一性结果.
- 展宗瑶王仲平
- 关键词：初值问题单调迭代方法唯一解
- Banach空间一类常微分方程整体解的存在性
- 2005年
- 在紧型条件下研究了Banach空间中一阶常微分方程初值问题在无限区间上整体解的存在性.利用非紧性测度的性质与S.Szuffla定理,获得了两个整体解的存在性结果. 改进了相关文献中的结果.
- 王仲平
- 关键词：初值问题
- Banach空间常微分方程初值问题的整体解
- 本文利用非紧性测度理论，Sadovskii不动点定理，Szuffla定理，锥理论和半序方法，并结合上下解方法与单调迭代，考察了Banach空间E中的一阶常微分方程初值问题
x'=f/(t,x...
- 王仲平
- 关键词：非紧性测度初值问题整体解
- 文献传递
- Banach空间常微分方程初值问题整体解的存在性被引量：1
- 2003年
- 在紧型条件下,利用非紧性测度的性质和上下解方法,在[0,+∞)上建立了比较定理和单调迭代法,得到了一类常微分方程初值问题在[0,+∞)上整体解的3个存在性结果.
- 王仲平
- 关键词：非紧性测度初值问题整体解单调迭代上下解方法
- 含有间断项的常微分方程初值问题解的存在唯一性被引量：4
- 2004年
- 利用半序方法,只用上解或下解得到了Banach空间中含有间断项的常微分方程初值问题(1)在[0,a](a>0)上整体解的两个存在唯一性结果,并给出了解的误差估计式.并用类似的方法得到了Banach空间中含有间断项的常微分方程一阶周期边值问题(2)在[0,a](a>0)上整体解的两个存在唯一性结果.前两个结果改进了相关文献中的结果.后两个结果是独立的新结论.
- 王仲平
- 关键词：非紧性测度初值问题周期边值问题整体解迭代序列
- 优化大学数学教学过程推进素质教育被引量：2
- 2014年
- 以推进大学生素质教育为目标,从现代素质教育观、现代教学观、现代人才观和突出数学文化性等着手优化大学数学教育思想,优化大学数学课堂教学设计,优化大学数学教学过程中的教师的教与学生的学等方面,对理工科大学数学课堂教学进行了分析,提出了一系列相应的对策。
- 王仲平
- 关键词：大学数学优化教学过程素质教育
- 基于KNN算法的隧道地表变形监测数据异常检测分析被引量：5
- 2021年
- 随着城市地下工程的不断增加,各种地面问题日趋严重。在隧道开挖中,由于受地下复杂的地质工程环境、周边条件等因素的影响,会产生渗漏水、裂缝、断面变形侵限等各种病害,造成人员伤亡及经济损失。所以对地表变形监测数据进行异常监测是保证地基稳定性鉴别和预测、预警依据的必要前提。针对无数据标签的隧道地表变形监测数据的异常检测问题,本文提出了一种无监督式的k近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)异常监测算法,并将其应用于岑溪至水汶高速公路岑溪大隧道的地表变形监测数据中,对23个监测点分别进行异常检测,并对不同区域的异常检测结果进行分析,确保监测结果真实有效。
- 邹彤彤杨涛周勇王仲平王仲平王东凯肖荣出晓娟
- 关键词：KNN异常检测
- 基于EMD-LSTM-ARMA模型短期发电量组合预测被引量：4
- 2023年
- 根据我国某地区2019年4月—9月某光伏电站的发电量数据,提出一种基于EMD-LSTM-ARMA的短期发电量混合预测模型。为了降低发电量序列的复杂度,首先将原始发电量数据通过经验模态分解后得到5个本征模态分量和1个残差分量,将归一化后的第一本征模态分量和第二本征模态分量数据输入设计好的LSTM网络中进行建模预测;然后通过ARMA模型对第三本征模态分量数据(IMF3)进行建模预测,再将第四本征模态分量、第五本征模态分量和残差分量进行重构得到一个低频分量,将该低频分量输入设计好的LSTM网络中进行建模预测;最终对各个分量得到的预测数据进行求和得到最终的预测值。为了表明所提算法的优良性,实证结果对比了单一LSTM和ARMA模型的预测性能,并选择了RMSE值进行了对比验证。实测结果中EMD-LSTM-ARMA的RMSE值为32.68,单一LSTM的RMSE值为58.74,单一ARMA模型的RMSE值为59.83。实证结果表明了给出的组合预测模型可以产生更高的预测准确度。
- 王仲平何黎黎丁更乾
- 关键词：发电量预测经验模态分解
