1、以下這些語句存在若干問題，包括語法錯誤、標點使用不當、語句不通暢及信息不完整——“.....這些參數在實際中很難獲得，這無疑又增加了建立個好的預測模型的難度。另外，本文的處理方法過于單，在具體的細節實現上，應該在不同枝節結合不同的理論進行實現，還可以把更多更新的技術引入補充到預測技術中來，比如多層次的預測技術，以及基于各種預測方法的組合模型。應該在理論上對預測控制進行更進步的研究。這包括預測算法的改進和各種優化算法在優化性能的提高。參考文獻潘維民，沈理基于神經網絡的時間序列動態預測器的調整學習算法電子學報劉燕，龍新峰，梁平電力負荷非線性預測方法與研究方向探討廣東電力歐建平，李麗娟人工神經網絡在電力短期負荷預測中的應用廣東電力，李波神經網絡和模糊神經網絡北京國防工業出版社牛東曉，曹樹華，趙磊等。電力負荷預測技術及其應用。北京中國電力出版社，董長虹。神經網絡與應用。北京國防工業出版社，飛思科技產品研發中心。神經網絡理論與實現。北京電子工業出版社，莫維仁，孫宏斌......”。

2、以下這些語句存在多處問題，具體涉及到語法誤用、標點符號運用不當、句子表達不流暢以及信息表述不全面——“.....在用網絡實現該預測模型的時候，對算法固有許多局限性進行了討論，其中涉及到初始權值的選取，隱層節點數的確定，易陷入局部極小值以及易練的樣本數目，另方面還可以增加輸入向量的維數。即，或者增加每天的測量點，或者把預測日前幾日的負荷數據作為輸入向量。目前，訓練樣本數目的確定沒有通用的方法，般認為，樣本過少可能使得網絡的表達不夠充分，從而導致網絡的外推的能力不夠而樣本過多可能會出現樣本冗余現象，既增加了網絡的訓練負擔，也有可能會出現信息量過剩使得網絡出現過擬合現象?？傊?，樣本的選取過程需要注意代表性均衡性和用電負荷的自身特點，從而選擇合理的訓練樣本。因此，在本系統的訓練過程中，我們選取年月日到月日的整點有功負荷值作為網絡的訓練樣本，預測月日的電力負荷。如表所示。表樣本數據樣本日期網絡仿真設計用第四章所描述的的三層神經網絡模型，含個隱含層，其中輸入層和輸出層神經元個數由輸入變量及輸出變量數決定。文中對未來每小時負荷預測模型中，輸出層神經元個數為......”。

3、以下這些語句在語言表達上出現了多方面的問題，包括語法錯誤、標點符號使用不規范、句子結構不夠流暢，以及內容闡述不夠詳盡和全面——“.....可以采用影印縮印或其他復制手段保存畢業設計論文。保密的畢業設計論文在解密后應遵守此規定畢業設計論文作者簽名指導教師簽名日期畢業設計論文獨創性聲明秉承學校嚴謹的學風與優良的科學道德，本人聲明所呈交的畢業設計論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，畢業設計論文中不包含其他人已經發表或撰寫過的成果，不包含他人已申請學位或其他用途使用過的成果。與我同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示了致謝。畢業設計論文與資料若有不實之處，本人承擔切相關責任。畢業設計論文作者簽名指導教師簽名日期輸入向量輸出向量創建網絡,訓練網絡網絡的測試繪制負荷擬合曲線預測結果分析可以看出，我們利用網絡進行的短期負荷預測基本上可以達到要求，但是，也有些存在的問題由于訓練樣本并未加入溫度，濕度等調節參數，使得預測的精度不夠完美，特別在些負荷起伏較大的時間段，預測的精度起伏也較大......”。

4、以下這些語句該文檔存在較明顯的語言表達瑕疵，包括語法錯誤、標點符號使用不規范，句子結構不夠順暢，以及信息傳達不充分，需要綜合性的修訂與完善——“.....導師都給予了精心的指導，提出了許多寶貴的意見，焦老師的博學精益求精嚴謹治學的態度以及循循善誘的師長風范使本人終身受益。在此還要特別感謝我的舍友高勇黃精龍仕，在本人求學和實習過程中給于的大量幫助，在他們的熱心幫助下，本人得到了全面的系統的理論學習，提高了自身素質，增強了自信，獲得了更多的專業領域知識。年的學習中，感謝本人的同學們，在這個集體里，我們交流著知識，感受著友誼和關懷。對曾經幫助過我的朋友和同學在此也要表示衷心的感謝。最后，本人要衷心感謝本人的父母的支持和理解，他們是本人最大的精神動力。畢業設計論文知識產權聲明本人完全了解西安工業大學北方信息工程學院有關保護知識產權的規定，即本科學生在校攻讀學士學位期間畢業設計論文工作的知識產權屬于西安工業大學北方信息工程學院。本人保證畢業離校后，使用畢業設計論文工作成果或用畢業設計論文工作成果發表論文時署名單位仍然為西安工業大學北方信息工程學院。學校有權保留送交的畢業設計論文的原文或復印件......”。

5、以下這些語句存在多種問題，包括語法錯誤、不規范的標點符號使用、句子結構不夠清晰流暢，以及信息傳達不夠完整詳盡——“.....模型中為個輸入數據。隱層個數的確定是非常重要的，會直接影響網絡性能。如果隱含層神經元數目過少，網絡很難識別樣本，難以完成訓練，并且網絡的容錯性也會降低如果數目過多，則會增加網絡的迭代次數，延長網絡的訓練時間，同時也會降低網絡的泛化能力，導致預測能力下降。本文采用經驗公式????，取常數，其中為隱含層節點數，為輸入層節點數，為輸出層節點數。用試湊法對隱含層神經元數目進行選擇，確定隱含層神經元個數為。這樣，在模型預測每單點負荷每小時負荷的網絡結構為。在程序設計中，神經網絡采用批處理學習方式，將天的組各個輸入樣本數據次性提供給網絡進行訓練，構建點輸出的神經網絡，最終得到天的負荷預測值。在本文中，網絡中間層的傳輸函數采用形函數如式。?????輸出層神經元傳遞函數則采用線性函數。創建網絡,網絡訓練網絡訓練次數設定為訓練目標定為學習速率定為訓練代碼為為輸入向量，為輸出向量可見，經過次訓練后，網絡誤差達到要求，結果如圖所示......”。

6、以下這些語句存在多方面的問題亟需改進，具體而言：標點符號運用不當，句子結構條理性不足導致流暢度欠佳，存在語法誤用情況，且在內容表述上缺乏完整性?！?span style=" color:Red;">“.....這主要是三個原因是獲得數據材料的復雜性，二是國內的氣象預報還未有按小時計測的在線的氣象預報，三是各種預報參數的不完整性。另個存在的問題是由于該模型需要預報前小時和前小時的歷史負荷數據，這樣，如果相應數據不存在，那么將無法進行在線學習和預報。該模型存在的第三個問題是雖然獲得了定的精度，但由于樣本的選取較為嚴格，所以樣本的需求量比普通的人工神經網絡模型要大。簡介神經網絡工具箱版是由公司最新推出的高性能可視化數值計算軟件的組成部分。它主要針對神經網絡系統的分析和設計，提供了大量可供直接調用的工具箱函數，圖形用戶界面仿真工具。的動態仿真工具中提供了專門用于設計神經網絡預測控制器的工具模塊。在建立了被控對象的系統模型后，利用該模塊，用戶可以方便地建立基于神經網絡的預測控制系統，還可以在環境中對所設計的系統進行動態可視化仿真和分析。本系統采用開發平臺。具有數值計算，數據可視化功能和易于使用的編程開發環境，典型的應用包括工程計算，算法開發，建模和仿真，數據分析和可視化應用程序開發等......”。

7、以下這些語句存在標點錯誤、句法不清、語法失誤和內容缺失等問題，需改進——“.....包能勝，陳慶新，姜桐風力機系統的神經網絡模型辨胡國龍，孫優賢預測控制進展及其應用研究電力系統用其自動化學報馬文曉，白曉民，沐連順基于人工神經網絡和模糊推理的短期負荷預測方法電網技術黃琳，郁東升，郭佳田年華東電網用電分析及年初步預測電網技術李玉惠，李紹祥，韓曾晉種神經網絡電力短期負荷預測器云南電力技術邰能靈，候志儉等基于小波分析的電力系統短期負荷預測方法自動化學報，肖國全，王春，張福偉電力負荷預測中國電力出版社致謝衷心感謝尊敬的導師焦靈俠老師，年以來，導師為本人創造了良好的學習工作和生活環境，本文的撰寫是在導師的關懷和悉心指導下完成的。從論文點，并且積極主動去迎接這即將到來大變局，誰就能在新輪經濟騰飛中立于不敗之地，成為時代驕子。對于企業，對于城市，這都是戰略性機會。郴州中南國際物流港不僅是個單純解決郴州本地物流和商貿升級換代項目，更是在積極移高潮。第次是世紀年代，隨著科學技術發展和發達國家勞動力成本不斷增加，發達國家在實現產業結構升級同時......”。

8、以下文段存在較多缺陷，具體而言：語法誤用情況較多，標點符號使用不規范，影響文本斷句理解；句子結構與表達缺乏流暢性，閱讀體驗受影響——“.....在這個開發環境中用戶可根據需要設計仿真模型，執行仿真過程，并且可以分析仿真結果。本課題主要用到中的神經網絡工具箱，圖形用戶界面以及神經網絡設計模塊。結論與展望結論電力系統是個非線性的，各種數據錯綜復雜的系統。隨著經濟和科技的日益發展，它將會成為個數字化信息化互聯交直流并存電能質量大大提高的強大系統。電力科技與其它學科發展交融也會變得越來越重要。負荷預測技術是電力能量管理系統的部分。它的目的是要對未來幾日或幾月的負荷量進行預測，使電力系統能夠更好的為各行各業服務。本文主要是闡述了人工神經網絡在短期負荷預測技術中的應用，主要是究基于反向傳播算法的網絡和徑向基函數網絡在短期負荷預測技術方面的性能，并對它們在這領域的應用進行了比較。在神經網絡應用于預測技術的過程中，由于電力負荷數據受多種因素影響，是個周期性和隨機性統的系統，所以采用神經網絡對訓練樣本進行訓練，找出潛在的規律性比純粹的數學辦法或基于統計理論的預測更具有生命性，更加有效。本文在對實例進行設計實現的時候......”。

9、以下這些語句存在多方面瑕疵，具體表現在：語法結構錯誤頻現，標點符號運用失當，句子表達欠流暢，以及信息闡述不夠周全，影響了整體的可讀性和準確性——“.....這里的測試數據就是表中的年月日的電力負荷來預測日的用電負荷，以檢驗預測誤差能否滿足要求。代碼如下為日的電力負荷作為測試向量這里利用仿真函數來計算網絡的輸出，運行結果為輸出結果經過反歸化處理后得到預測的日的電力負荷值，和實際電力負荷值相比較可得到網絡的預測誤差，如表所示。表負荷誤差表實際值預測值誤差負荷曲線擬合圖，如圖所示。圖負荷曲線擬合圖本例完整的代碼如下的預測結果。由于負荷受多種因素影響，以致在負荷預測技術方面，出現了多種多樣的方法，它的不確定性使混沌，模糊等不確定性的理論大量的應用到其中，并取得了定的效果。在本文中，由于網絡固有的些局限性，使得模型在訓練時可能基本失效，或出現誤差非常大的情況，并且程序在運行時候，由于大量的學習樣本進行的大量的訓練以致時間復雜度變得很大。關于初始權值的選擇，則存在著些問題，比如如果選擇不當，可能得到些根本錯誤的結果。而且，涉及到我們應用的實例，由于負荷數據的多變和隨機性及受各種不確定因素的影響，所以在建立訓練樣本的時候......”。

（圖紙） 1.dwg

（圖紙） 2.dwg

（圖紙） 3.dwg

（圖紙） 4.dwg

（圖紙） 5.dwg

（圖紙） 6.dwg

（圖紙） V型零件圖A2.dwg

（圖紙） 粗銑前后端面夾具A0.dwg

（圖紙） 粗銑前后端面夾具體A2.dwg

（圖紙） 粗銑下平面夾具圖A0.dwg

（其他） 封面.doc

（圖紙） 機蓋A1.dwg

（圖紙） 機體A1.dwg

（論文） 正文.doc