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——“.....从而导致网络外推能力不够而样本过多可能会出现样本冗长现象，既增加了网络的训练负担，也可能出现信息量过剩使得网络出现过拟合现象。总之，样本的选取过程需要注意代表性均衡性和用电负荷的自身特点，从而选择合理的训练样本。网络的设计本文依据人工神经网络来建模，根据网络来预测点负荷。如图预测点负荷的网络。图预测点负荷的网络网络是系统预测中应用特别广泛的种网络形式，因此，本文采用网络对负荷值进行预报。根据网络来设计网络，般的预测问题都可以通过单隐层的网络实现。本文由于输入向量有个元素，所以网络输入层的神经元有个，经过多次训练网络中间层的神经元可以取个。而输出向量有个，所以输出层中的神经元应该有个。网络中间层的神经元传输函数采用型正切函数，输出层神经元传递函数采用型对数函数。这是因为函数的输出位于区间，中，正好满足网络输出的要求。利用以下代码创建个满足上述要求的网络其中，变量用于规定输入向量的最大值最小值，规定了网络输入输出层隐层输入层向量的最大值为，最小值为。表示设定网络的训练函数为,它采用算法进行网络学习......”。

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——“.....考虑到网络的结构比较复杂，神经元个数比较多，需要适当增大训练次数和学习速率。训练参数的设定如表所示。表训练参数训练次数训练目标学习速率训练代码如下为输入向量，为目标向量休息日训练结果为,,,工作日训练结果为,,,可见，经过次训练后，网络误差达到要求，结果如图休息日训练结果所示,图工作日训练结果所示。图休息日训练结果图工作日训练结果训练好的网络还需要进行测试才可以判定是否可以投入实际应用。休息日测试代码如下工作日测试代码如下有赵老师的悉心指导，本论文也不可能完成得如此顺利。在为期几个月的设计中，同学们的团结互助，无私帮助让我十分的感动，如果在这几个月中，我单凭己之力要完成本设计是十分困难的，因为本设计的知识和内容大部分是以前未曾接触的，有许多新的东西要求我在短短几个月内消化吸收。但我们小组做为个团队，大家相互帮助，相互鼓励，互相监督，共同讨论和解决问题，使论文能高质高效的完成。此外，我还要感谢我所列参考文献的作者，正是他们的许多研究成果给了我很大的帮助，在此表示诚挚的谢意这里利用仿真函数来计算网络的输出。预报误差曲线如图休息日预报误差曲线所示,图工作日预报误差曲线所示......”。

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——“.....国内外关于短期负荷预测的文献很多，但是由于电力负荷受诸多因素的影响和负荷本身的不确定性，使得迄今还没有种十分满意的方法。本文介绍的基于神经网络的预测方法，在综合考虑天气情况历史负荷和日类型等对未来负荷影响的因素后，使用了神经网络的非线性拟合等功能，取得了较好的负荷预测效果。如表休息日预测结果对照所示，如表工作日预测结果对照所示。表休息日预测结果对照预测时段实际值预测值误差从表可见，个点的误差的绝对百分误差小行范围更大。但实际工作时的输入信号很难事先给定，因为控制目标是使系统输出具有期望的运动，对于未知控制系统期望输入不可能给出。另方面，在系统预报中，为保证参数估计算法的致收敛，必须使用定的持续激励的输入信号。对于神经网络，这是个仍有待于进步研究的问题。电力系统短期负荷预测建模及实现负荷预测对电力系统控制运行和计划都有着重要的意义。电力系统负荷变化受多方面的影响，方面，负荷变化存在着由未知不确定的因素引起的随机的波动另方面，又具有周期变化的规律性，这也使得负荷曲线具有相似性。同时......”。

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——“.....又使负荷变化出现差异。由于神经网络所具有的较强的非线性映射等特性，它常被用于负荷预测。本文采用软件编程仿真，具体过程如下所示问题描述电力系统负荷短期预报问题的解决办法和方式可以分为统计技术专家系统法和神经网络法等。众所周知，负荷曲线是很多因素相关的个非线性函数。对于抽样和逼近这种非线性函数，神经网络是种合适的方法。神经网络的优点在于它具有模拟多变量而不需要对输入变量做复杂的相关假设的能力。它不依靠专家经验，只利用观察到的数据，可以从训练过程中通过学习来抽样和逼近隐含的输入输出非线性的关系。近年来的研究表明，相对于前两种方法，利用神经网络技术进行电力系统短期负荷预报可获得更高的精度。在对短期负荷进行预报前，个特别重要的问题是如何划分负荷类型或日期类型。纵观已经发表的文献资料，大体有以下几种划分模式将周的天分为工作日星期到星期五和休息日星期六和星期天等两种类型将周分为星期星期二到星期四星期五星期六星期天等种类型。将周的天每天都看做种类型，共有种类型。本文采用第种负荷划分模式，将周的天分为工作日星期到星期五和休息日星期六和星期天等两种类型......”。

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——“.....这样来，天共测得组负荷数据。由于负荷值曲线相邻的点之间不会发生突变，因此后时刻的值必然和前时刻的值有关，除非出现重大事故等特殊情况。所以这里将前天的实时负荷数据作为网络的样本数据。此外，由于电力负荷还与环境因素有关，如最高和最低温度等。因此，还需要通过天气预报等手段获得预测日的最高和最低温度。这里将电力负荷预测日当日的气象特征数据作为网络的输入变量。因此，输入变量就是个维的向量。显而易见，目标向量就是预测日当天的个负荷值，即天中每个整点的电力负荷。这样来，输出变量就成为个维的向量。获得输入和输出变量后，要对其进行归化处理，将数据处理为区间，之间的数据。归化方法有许多种形式，这里采用如下公式在样本中，输入向量为预测日前天的电力实际负荷数据，目标向量是预测日当天的电力负荷。由于这都是实际的测量值，因此，这些数据可以对网络进行有效的训练。如果从提高网络精度的角度出发，方面可以增加网络训练样本的数目，另方面还可以增加输入向量的维数。即，或者增加每日的测量点，或者把预测日前几天的负荷数据作为输入向量。目前，训练样本数目的确定没有通用的方法......”。

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。——“.....软件，与其他的仿真软件相比较，在下面的优点能仿真模拟电路数字电路数模混合电路能绘制原理图图几乎包括实际中所有使用的仪器其最大的亮点在于能够对单片机进行实物级的仿真。从程序的编写，编译到调试，目标版的仿真应俱全。支持汇编语言和语言的编程。还可配合实现程序的联合调试，将中绘制的原理图作为实际中的目标板，而用集成环境实现对目标板的控制，与实际中通过硬件仿真器对目标板的调试几乎完全相同，并且支持多显示器的调试，即运行在台计算机上，而运行在另台计算机上，通过网络连接实现远程的调试。但由于本次设计所涉及的部分元器件在中是没有的，因此我们在对硬件进行调试时需要对部分器件进行调整，这样才能使硬件的以仿真，具体调整如下由于在用可变电阻的的回路代替蓄电池，做为的模拟电压采样输入在对于充电和放电回路的将不在系统中进行仿真，而改用与输出引脚相连接，从而可以直观的在仿真中看出控制信号的变化陕西理工学院毕业设计第页共页关于的基准电压。的可直接与地想接，但定要注意，对于，它的输入端为模拟信号，所以在接地的时候也必需接模拟地，而非数字地。则需通过个可变电阻的回路与之相连接......”。

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——“.....不停的调节滑动变阻器，当输出全变为时，即可。否则会出现输入端电压虚高，不能对输入的模拟采样电压进行转化或者转化出的数据部准确，从而影响了单片机对采样电压的判断，早成单片机对蓄电池的充放电管理混乱，这点也在做仿真时定要注意的。程序调试对于本次设计用汇编语言对单片机程序采用对汇编语言进行设计编译是美国公司出品的系列兼容单片机语言软件开发系统，使用接近于传统语言语法来开发，与汇编相比，语言在功能上结构性可读性可维护性上有明显的优势，因而易学易用,而且大大的提高了工作效率和项目开发周期,他还能嵌入汇编，您可以在关键的位置嵌入，使程序达到接近于汇编的工作效率。程序编写与调试的方法用对汇编语言进行调试时，首先要建立工程，只有在建立工程这样个大的背景之下才能对汇编语言进行编译和调试。当工程建立好之后，系统会让你选择本次汇编时所使用的微处理器芯片，本次设计所使用的是些列的单片机。点击工程栏为工程进行设置，总共有个选项，在初期进行汇编时可将这个选项全部设置为默认。此时工程就已完全建立好了。对汇编进行编写的时，可以在任何种模式下进行编写，但保存的时候，定要将其后缀名改为，因为用软件进行汇编时......”。

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——“.....当然在软件模式下，编写汇编语言保存时，也要讲后缀名改为，因为该软件编写程序时默认的为语言。在程序编写好之后，鼠标右击工程的下拉选项，选择为工程添加文件选项，此时将会打开个对话框，供编写者选择所要添加的文件，但是编写出的文件时找不到的，这是因为正如上面所讲到的，软件所默认的格式为语言格式，所以此时需要将文件名下方的格式栏中的格式选为，此时对话框中就会出现所要用到的文件。程序调试好之后，需要与进行联机调试时，要在工程设置中的输出选项，选中产生文件选项。这样在用进行仿真时，可双击单能使得网络的表达不够充分，从而导致网络外推能力不够而样本过多可能会出现样本冗长现象，既增加了网络的训练负担，也可能出现信息量过剩使得网络出现过拟合现象。总之，样本的选取过程需要注意代表性均衡性和用电负荷的自身特点，从而选择合理的训练样本。网络的设计本文依据人工神经网络来建模，根据网络来预测点负荷。如图预测点负荷的网络。图预测点负荷的网络网络是系统预测中应用特别广泛的种网络形式，因此，本文采用网络对负荷值进行预报。根据网络来设计网络，般的预测问题都可以通过单隐层的网络实现......”。

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——“.....所以网络输入层的神经元有个，经过多次训练网络中间层的神经元可以取个。而输出向量有个，所以输出层中的神经元应该有个。网络中间层的神经元传输函数采用型正切函数，输出层神经元传递函数采用型对数函数。这是因为函数的输出位于区间，中，正好满足网络输出的要求。利用以下代码创建个满足上述要求的网络其中，变量用于规定输入向量的最大值最小值，规定了网络输入输出层隐层输入层向量的最大值为，最小值为。表示设定网络的训练函数为,它采用算法进行网络学习。网络训练计算出预测日点的归化系数网络经过训练后才可以用于电力负荷预测的实际应用。考虑到网络的结构比较复杂，神经元个数比较多，需要适当增大训练次数和学习速率。训练参数的设定如表所示。表训练参数训练次数训练目标学习速率训练代码如下为输入向量，为目标向量休息日训练结果为,,,工作日训练结果为,,,可见，经过次训练后，网络误差达到要求，结果如图休息日训练结果所示,图工作日训练结果所示。图休息日训练结果图工作日训练结果训练好的网络还需要进行测试才可以判定是否可以投入实际应用。休息日测试代码如下工作日测试代码如下有赵老师的悉心指导，本论文也不可能完成得如此顺利......”。