2023年6月江苏电力市场购电侧月内合同电量转让交易成交均价461.32元/兆瓦时
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在数据库中，场购成交根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。随后开发了回归模型来预测铜基、电侧电量铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，电侧电量同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。首先，合同利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，合同降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。
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