办公室电力负荷分析工具生成和分析办公室综合电力负荷曲线

用于有效管理办公室日常任务，包括文件的添加与查询。

这些工具包括Microsoft.Office.Interop.Word.dll、Microsoft.Office.Interop.Access.dll、Microsoft.Office.Interop.Excel.dll、Microsoft.Office.Interop.Outlook.dll、Microsoft.Office.Interop.PowerPoint.dll等。

项目办公室的职能研究是那种看起来学术，但细看其实还挺接地气的资源。尤其是它的 4 个 PMO 核心职能，放在实际企业项目里挺有参考价值的。 国外企业的标准和方法（ST）在提升项目绩效上表现挺亮眼，结构清晰、规范化，适合流程成熟的团队。而国内的项目管理咨询和支持（CN）呢，更贴合日常需求，尤其在资源不够、流程还不完善的情况下，帮你省了不少事。 统计部分也比较实用，毕竟多项目问题其实就是数据读不懂、趋势看不清。这篇研究用的是现代统计方法，比如回归、相关系数这种，方式还挺标准的。顺便说，这里还有不少相关资源，像是SPSS、Excel、SAS等工具的教程，对新手或者要带团队的人挺有。 如果你在做项目办

办公室日常管理信息系统助力企业提升办公效率，有效减少工作失误，为客户提供更加优质的服务。

以下是使用Lingo编写的8个职工分配在4个办公室的配对模型代码： !模型：将8个职工分配到4个办公室； SETS: WORKERS/1..8/: ASSIGN; OFFICES/1..4/; ENDSETS DATA: !每个办公室的容量； CAPACITY = 2, 2, 2, 2; ENDDATA MODEL: !定义目标函数，最小化空闲空间； MIN = @SUM(OFFICES(I): CAPACITY(I) - @SUM(WORKERS(J): ASSIGN(J, I))); !每个职工只能分配到一个办公室；

本数据库课程设计以Java JSP SSM框架和MySQL数据库为基础，致力于开发校园办公室报修管理系统。设计涵盖了数据库语句的详细实现。

短期电力负荷预测精度对电网企业的运营管理和调度管理至关重要。 针对电力负荷受多种非线性因素影响, 难以获得高精度预测结果的问题, 提出一种基于聚类分析的短期负荷智能预测方法。 该方法首先利用k-means聚类技术对训练集气象数据进行聚类分析, 提取相似日及其相关历史数据, 然后构建支持向量机模型进行短期电力负荷预测。 算例结果表明, 该方法预测结果平均相对误差为0.88%, 优于同结构支持向量机预测 (1.66%) 和ARMA预测 (3.81%)。

LM-BP 的预测程序挺轻巧的，适合刚入门或者快速搭建电力负荷预测模型的朋友。虽然作者没附带.mat数据文件，但代码本身还挺清晰，适合自己拿数据试试。BP 神经网络加上LM 算法，收敛速度比较快，在电力数据这种周期性强的场景下，表现还不错。嗯，要是你之前接触过trainlm，应该能快上手。 程序用的Matlab 神经网络工具箱，核心是经典的误差反向传播算法，训练速度挺快，响应也快。不过要注意，自己用的时候记得先准备好标准化的数据，免得训练结果发散。 你要是对其他变种感兴趣，可以看看比如Elman 神经网络或者遗传算法优化 BP那类，网上也有不少资源，我挑了几个靠谱的放下面了，懒得找的话直接点进

电力负荷预测模式的研究显示，数据挖掘技术已经成为评估电力企业管理现代化和科学化的重要标志。在过去的十年中，中国在电力负荷预测方面取得了显著进展。