IELTS-writing exercise Expository_Text_19

本文对比了2000年和2050年也门和意大利的人口年龄分布变化。Yemen中15-59岁人口将从46.3%增长到57.3%,而14岁以下人群下降明显;意大利的15-59岁比例虽降至46.2%,但老年人口增长显著,占42.3%。两国都将面临老龄化社会趋势。

动态图表+总结段的写作

Q: The charts below give information on the ages of the populations of Yemen and Italy in 2000 and projectins for2050.
Summarize the information vy selecting and reporting the main features and make comparisons where revelant.

Model

首段
改写题目

The charts show the changes in the age profile of two countries in seperate years, 2000 and 2050.

主体部分第一段(先写Yemen2050年的最高值15~59岁的人,其次是14岁以下的人,都要和意大利进行对比)
最高值是15~59岁的人

In Yemen, the proportion of people aged 15 to 59 is expected to rise significantly from 46.3% to 57.3% in 2050.

对比意大利的这一年龄段

This age group will also make up the largest proportion of Italy’s population (46.2%) in 2050, despite a decline from 61.6% in 2000.

然后说14岁以下的人

The figures of those who aged under 14 are likely to drop in both countries. Only 37% of Yemen’s population is projected to fall into this age group, while the figure was much higher at 50.1% in 2000.

对比意大利

In Italy, the figure will decline to a lesser extent from 14.3% to 11.5%.

主体部分第二段:些老年人
最高值是意大利的老年人

Those aged 60 or above are projected to represent 42.3% of Italy’s population in 2050, an increase of around 18%.

然后说Yemen的老年人

Yemen is also likely to see an increase in the proportion of elderly people in 2050 at 5.7%, although this age group will represent the smallest section of the population.

总结段
总结趋势和主要特征

Overall, the projection is that the populations of both countries will become oldr. Italy had an older population than Yemen in the year 2000, and the same is also predicted in 2050.

Model

The charts show the changes in the age profile of two countries in seperate years, 2000 and 2050.
In Yemen, the proportion of people aged 15 to 59 is expected to rise significantly from 46.3% to 57.3% in 2050. The figures of those who aged under 14 are likely to drop in both countries. Only 37% of Yemen’s population is projected to fall into this age group, while the figure was much higher at 50.1% in 2000. In Italy, the figure will decline to a lesser extent from 14.3% to 11.5%.
Those aged 60 or above are projected to represent 42.3% of Italy’s population in 2050, an increase of around 18%. Yemen is also likely to see an increase in the proportion of elderly people in 2050 at 5.7%, although this age group will represent the smallest section of the population.
Overall, the projection is that the populations of both countries will become oldr. Italy had an older population than Yemen in the year 2000, and the same is also predicted in 2050.

学习点

图表作文的总结是很重要的,因为评分标准有明确规定,不写总结会影响“Task Achievement”的分数
如果时间不够,宁可主体段少写,也一定要写结尾段的总结

注意点
  • 动态图表和静态图表的总结各有重点。
    动态图表可以归纳趋势,而静态图表没有。
  • 如果主体段没有比较,结尾段一定要比较。
  • 不要总结所有的信息,选择自己觉得重要的信息(一般是2~3个)。
  • 不要出现数据。
    数据是细节,而结尾段是总结。
  • 结尾段总结有时可以写在开头段之后。
  • 不能使用in conclusion 这样的字眼。
    同样一般不会出现however和therefore这些词(一般只用于观点论述)
  • 不能表达个人观点,进行推测和预测。
    图表作文只需要根据数据进行总结和分析,图表里的数据不足以做任何形式的猜测。
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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