时序预测 | Matlab实现基于GRNN广义回归神经网络的电力负荷预测模型

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Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>数据获取与导入在股票数据分析中，首先要获取相关数据。Python有许多库可实现这一功能，比如pandas-datareader。使用它可以轻松从知名数据源如雅虎财经获取股票的历史价格、成交量等数据。只需简单几行代码，就能将特定股票在特
自学软件测试需要学什么？ AIZHINAN 软件测试软件测试面试自学软件测试软件测试培训转行软件测试
软件测试是一个系统化的领域，需要掌握测试理论、工具、编程、环境配置、业务流程等多方面知识。以下是系统化的学习路径，涵盖从入门到进阶的核心内容：软件测试视频教程，从入门到精通（完整版）零基础小白也可学！一、测试理论基础1.测试基础概念软件测试的定义、目的（质量保障、缺陷预防）。测试流程：需求分析→测试计划→用例设计→执行→缺陷管理→报告。常见术语：黑盒/白盒测试、回归测试、冒烟测试、Alpha/Be
NUS：LLM表格数据建模综述
标题：LanguageModelingonTabularData:ASurveyofFoundations,TechniquesandEvolution来源：arXiv,2408.10548摘要表格数据是一种跨领域的流行数据类型，由于其异构性和复杂的结构关系，带来了独特的挑战。在表格数据分析中实现高预测性能和鲁棒性对许多应用程序具有重大前景。受自然语言处理，特别是转换器架构的最新进展的影响，出现了
目标检测中的标签分配算法总结北京地铁1号线目标检测与图像处理人工智能
目标检测中的标签分配算法是训练过程中的一个核心环节，它决定了如何将标注好的真实目标框分配给模型预测出来的候选框（AnchorBoxes或Points），从而为这些候选框提供监督信号（正样本、负样本、忽略样本）。它的质量直接影响模型的学习效率和最终性能。简单来说，标签分配要解决的关键问题是：“哪些预测框应该负责学习哪些真实目标？”一、为什么标签分配如此重要？1.定义学习目标：它直接告诉模型哪些预测应
基于java的数据可视化的汽车消费分析系统设计与实现的详细项目实例 nantangyuxi Java java 信息可视化汽车人工智能深度学习数据结构大数据
目录基她java她数据可视化她汽车消费分析系统设计她实她她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...2数据整合她清洗...2她维度消费分析...2实时数据可视化展示...2用户行为预测她趋势分析...2系统她高可扩展她设计...2提升汽车产业决策效率...2强化用户交互体验...3数据安全她隐私保护...3项目挑战及解决方案...3海量数据处理她她能瓶颈...3她数据源异构整合难
忆过...忆己落隐栖
归来......回归正常，懒散的状态一如既往，一年的时间快到都没来得及记忆，追忆！前两天整理照片时，看到一路景色，才回忆到，七月的酷暑，顶着将近38-9度的高温，冒着太阳的烘烤独自骑行到密云水库！去的路上无意间闯入的一条小路--安静扭头看了看胳膊上那道明显的黑白分界线！噢！一冬天都没有恢复....也想到了在一段爬坡的路上，车不给力，骑得像蜗牛，后面来的一个兄弟和一个妹子，轻松越过，旁边给我打气，姐
基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码 matlab科研助手神经网络算法 cnn
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
神经网络：模拟人脑的 AI 信息处理系统
1.神经网络是什么：AI的“数字大脑”1.1从生物神经元到人工神经元人脑由860亿个神经元通过突触连接形成复杂网络，神经元通过电信号传递信息——当信号强度超过阈值时，神经元被激活并向其他神经元发送信号。神经网络正是模仿这一结构设计的计算模型，其核心是“人工神经元”和“层级连接”。人工神经元接收多个输入信号，通过权重（模拟突触强度）加权求和，再经激活函数处理（模拟神经元“是否激活”），输出结果。例如
同步发电机与逆变型电源故障电流特性对比实验研究神经网络15044 MATLAB专栏仿真模型生成对抗网络学习人工智能开发语言 matlab
同步发电机与逆变型电源故障电流特性对比实验研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.研究背景与意义随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高，逆变型电源(Inverter-BasedResources,IBR)在电网中的比重日益增加。与传统同步发电机相比，IBR的故障响应特性存在显著差异，这对电力系统的保护设计和运行控制提出了新的挑战
网络安全态势感知模型原理和架构及案例 hao_wujing web安全架构安全
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！网络安全态势感知（NetworkSecuritySituationAwareness,NSSA）是通过多源数据融合、动态分析与预测，实现对网络环境安全状态的全局认知与风险预判的核心技术体系。其核心价值在于将碎片化威胁信息转化为可行动的防御策略，以下从原理、架构及典型案例三方面展开深度解析：一、核心原理：三层认知模型与动态融合1.Endsley三层模型10态势要
嵌入式学习-PyTorch（8）-day24 LGGGGGQ 学习 pytorch 深度学习
torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块，里面实现了一系列常用的优化算法，比如SGD、Adam、RMSprop等，主要负责根据梯度更新模型的参数。️核心组成1.常用优化器优化器作用典型参数torch.optim.SGD标准随机梯度下降，支持momentumlr,momentum,weight_decaytorch.optim.Adam自适应学习
你相信命运吗，你对命运如何理解？ 960927173172
首先给出结论：我个人是相信命运、运气这种说法的。拿破仑曾说：“没有机遇，能力就毫无意义。”我回归我自己的经历，我跟同村的发小，一起出门，她总能获得意外收获，同时走一条路，同样做一件事，他的运气就比我好，比如：我们同样在一起走，她能看到地上的钞票，我却看不到，同时是买一些刮刮乐，他能中奖，而我却中不到，这些都是凭借运气获得的，这些微乎其微的小事，也足以说明一个人的运气是多么重要，可见做一个事情其中掺
K近邻算法【python】【sklearn】 weixin_44985842 python 近邻算法 sklearn
0定义K近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）是一种基于实例的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。其核心思想是：在特征空间中，对于待预测的样本，找到与其距离最近的k个已知样本（“邻居”），根据这k个邻居的类别（分类任务）或属性值（回归任务）来决定该样本的预测结果，，常用欧氏距离公式：对于两个n维样本点xi=(xi1,xi2,...,xin)x_i=(x_{i1},x_{i2},
51c自动驾驶~合集10
#端到端任务说起端到端，每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点！特斯拉率先吹响了方案更新的号角，无论是完全端到端，还是专注于planner的模型，各家公司基本都投入较大人力去研发，小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案，效果着实不错，非常有研究价值。为什么需要端到端？首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案，主要核心部分包括：感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对
51c自动驾驶~合集9 吃着火锅唱支歌自动驾驶人工智能机器学习
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DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04 －273.15K DataWhale组队学习学习 pytorch 人工智能
一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，是模型优化的目标。PyTorch内置了多种常用损失函数（如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等）。但在实际任务中，可能需要针对特定问题设计自定义损失函数，例如：处理类别不平衡问题（如加权交叉熵）实现特殊业务需求（如对
Python实现神经网络算法指南代码编织匠人 python 神经网络算法
Python实现神经网络算法指南神经网络是一种模拟人脑神经元结构进行信息处理的机器学习算法。在深度学习领域中，神经网络是最为强大的算法之一。Python作为一门简单易学的编程语言，也成为了许多人选择实现神经网络算法的首选语言。在本篇文章中，我们将通过Python代码来实现神经网络算法。导入必要的库为了实现神经网络算法，我们需要导入一些必要的Python库，包括numpy和matplotlib。其中
时序数据库选型避坑全攻略：IoTDB性能与成本双杀的秘密！ LCG元数据库时序数据库 iotdb java
文章目录一、架构设计深度解析1.1IoTDB架构图谱1.2核心流程对比二、企业级实战代码2.1Python数据写入示例2.2TypeScript客户端实现2.3集群配置YAML三、性能对比分析四、生产部署方案4.1安全加固配置4.2安全策略实施五、技术前瞻分析5.1云原生演进路径5.2新型存储引擎预测六、技术图谱附录一、架构设计深度解析1.1IoTDB架构图谱数据写入协议适配层内存表管理持久化引擎
大模型在2型糖尿病性酮症预测及临床方案制定中的应用研究 LCG元围术期危险因子预测模型研究人工智能 python 深度学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、2型糖尿病性酮症相关理论基础2.12型糖尿病性酮症概述2.1.1定义与发病机制2.1.2临床表现与危害2.1.3诊断标准与鉴别诊断2.2大模型技术原理及在医疗领域的应用潜力2.2.1大模型的基本原理和特点2.2.2在医疗领域的应用现状和优势三、大模型在2型糖尿病性酮症术前风险预测的应用3.1数据收集与预处理3.1.1数据来源3.1.2数据清
用Python实现神经网络(四)
使用多层神经网络我们展示如何用TensorFlow构建多层神经网络###低出生率数据LowBirthratedata:#Columns Variable Abbreviation#---------------------------------------------------------------------#Lo
入门勤学奋进小郎君
了解机器学习标签需要通过机器学习模型判断出的结果特征机器学习模型进行判断的条件（可以是很多的变量）模型机器学习判断的工具降低损失线性回归y=mx+b其中：y指的是温度（以摄氏度表示），即我们试图预测的值。m指的是直线的斜率。x指的是每分钟的鸣叫声次数，即输入特征的值。b指的是y轴截距。2018-10-31_155803.png但是这样会对一些样本有误差，而我们的目的就是得到将误差降到最低的模型降低
SFT：大型语言模型专业化定制的核心技术体系——原理、创新与应用全景大千AI助手人工智能 Python #OTHER 语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习微调 SFT
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！以下基于权威期刊、会议论文及技术报告，对监督微调（SupervisedFine-Tuning,SFT）的技术框架、创新方法与实际应用进行系统梳理：一、核心定义与技术原理基本概念SFT是在预训练语言模型（如GPT、BERT）基础上，利用标注数据集对模型进
端到端神经网络视频编解码器介绍码流怪侠音视频基础深度学习-PyTorch 神经网络视频编解码人工智能 github DCVC 端到端神经网路音视频
一、技术演进：从模块优化到全局智能的范式跃迁传统编解码器的效率天花板（1990-2017）架构局限：H.264/HEVC依赖手工设计的运动估计、DCT变换、熵编码模块，各模块独立优化导致全局效率损失。高分辨率瓶颈：4K/8K视频普及后，码率与画质矛盾激化，HEVC在VR场景下码率仍需>20Mbps才能保持无伪影画质。端到端神经编解码的爆发期（2017-2024）2017奠基年：Ballé团队提出超
【DW11月-深度学习】Task03前馈神经网络沫2021
参考链接：https://datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/#/4.%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C一、神经元模型2.1神经元1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)对生物神经元进行
Mock单元测试----对Controller层进行单独测试，不调用Service层樾云枫 mock 单元测试 spring boot java intellij idea
前言：根据相关需求，需要对编写的代码进行逻辑检测以及功能的完整性，从而开始了单元测试之路。在编写的中间段时，突然被不经过Service层直接测试Controller层这个要求难住了。在我看来，单元测试除了Junit还是Junit，属实是学艺不精，之后接触了Mock，才发现Mock太牛逼了，爱死了。回归正题，单独使用Juit测试，我目前是不太会的，而且需要保证使用Controller层时不调用Ser
边缘智能革命：嵌入式机器学习如何让万物“思考” 万能小贤哥机器学习人工智能
当智能手表精准识别你的健身动作，工业传感器预测设备故障于毫秒之间，农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景，而是嵌入式机器学习（EmbeddedMachineLearning,或TinyML）正在悄然重塑的现实。这场发生在设备边缘的智能革命，正将AI从云端的数据中心拉近到我们指尖的每一台设备中。一、嵌入式机器学习：定义与核心价值嵌入式机器学习是指在资源极端受限的微控制器（MCU）、微处理器（
一文厘清楼宇自控系统架构：包含哪些关键子系统及其作用
在10万平方米的商业综合体中，空调机组根据实时客流自动调节负荷，配电系统动态分配电力避免峰谷过载，消防报警触发后15秒内联动电梯迫降与排烟启动——这些精准协同的背后，是楼宇自控系统（BAS）的架构在高效运转。楼宇自控系统并非单一设备，而是由多个专业子系统通过标准化协议整合而成的“有机整体”，其架构如同建筑的“神经系统”，既包含感知末梢（传感器）、传导神经（通信网络），也包含中枢大脑（控制平台）。本
ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署
ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式，已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时，可以通过系统化的分析和部署流程，使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果，同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例，帮助
决战，最后一日白之河
明天是寒假最后一天，2月19是全校学生的灾难日，不仅面临着开学问题，还面临着家长会的到来。在此之前，众多学生不眠不休的在超负荷状态下抄写作业。我们要把握黎明的曙光，这场生死存亡之战，必胜。只要还有一分一秒的时间，我们都会奋战到底，我的作业还没完……再见，游戏好玩，动漫好看，作业滚蛋。
Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析观熵国产 NPU ×Android 推理优化 android 人工智能
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强大的销售团队背后竟然是大数据分析的身影蓝儿唯美数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官，在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面，以重组弱点，增强优势。 Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官，HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
Haproxy+Keepalived高可用双机单活 bylijinnan 负载均衡 keepalived haproxy 高可用
我们的应用MyApp不支持集群，但要求双机单活（两台机器：master和slave）： 1.正常情况下，只有master启动MyApp并提供服务 2.当master发生故障时，slave自动启动本机的MyApp，同时虚拟IP漂移至slave，保持对外提供服务的IP和端口不变 F5据说也能满足上面的需求，但F5的通常用法都是双机双活，单活的话还没研究过服务器资源 10.7
eclipse编辑器中文乱码问题解决 0624chenhong eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题，Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项，我们可以通过设置编码格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式：Workspace、Project、Content Type、File 本文以Eclipse 3.3（英文）为例加以说明： 1. 设置Workspace的编码格式： Windows-&g
基础篇--resources资源不懂事的小屁孩 android
最近一直在做java开发，偶尔敲点android代码，突然发现有些基础给忘记了，今天用半天时间温顾一下resources的资源。 String.xml 字符串资源涉及国际化问题 http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html string-array
接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷酷的飞上天空 window
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企业物联网大潮涌动：如何做好准备？蓝儿唯美企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。尽管物联网（IoT）还很新，企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划，而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域，而是哪些地方物联网没有在企业推进，” Gartner研究总监Mike Walker说。 Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿，这些设备在全
spring学习——数据库（mybatis持久化框架配置） a-john mybatis
Spring提供了一组数据访问框架，集成了多种数据访问技术。无论是JDBC，iBATIS(mybatis)还是Hibernate，Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。 mybatis是一种Spring持久化框架，要使用mybatis，就要做好相应的配置： 1，配置数据源。有很多数据源可以选择，如：DBCP，JDBC，aliba
Java静态代理、动态代理实例 aijuans Java静态代理
采用Java代理模式，代理类通过调用委托类对象的方法，来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口，代理类返回委托类的实例接口对象。按照代理类的创建时期，可以分为：静态代理和动态代理。所谓静态代理：　指程序员创建好代理类，编译时直接生成代理类的字节码文件。所谓动态代理：　在程序运行时，通过反射机制动态生成代理类。一、静态代理类实例： 1、Serivce.ja
Struts1与Struts2的12点区别 asia007 Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比：Struts 1要求Action类继承一个抽象基类；Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口，也可以实现其他接口，使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的，只有一个包含execute方法的P
初学者要多看看帮助文档不要用js来写Jquery的代码百合不是茶 jquery js
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题; 1, JQuery的赋值有问题代码如下: data.username 表示的是: 网易 $("#use
经理怎么和员工搞好关系和信任 bijian1013 团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础，这里的基础包括产品方向和产品策略的把握，包括设计，也包括对技术的理解和见识，对运营和市场的敏感，以及良好的沟通和协作能力。换言之，既然是产品经理，整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂，如何让人信服？如何让自己懂？就是不断学习，不仅仅从书本中，更从平时和各种角色的沟通
如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单 sunjing contextMenu tree Richfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦，如下： <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}" selectionChangeListener=&qu
【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境 bit1129 redis
开始使用Redis2.8.17 Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境，对它的主从复制的工作机制，真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的，Redis到了2.4.5这个版本，主从复制还做成那样，Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果，这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式白糖_ JSONObject
项目中，经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串，而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象，这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式： {"nanos":0,"time":-27076233600000,
JavaScript语言精粹读书笔记 braveCS JavaScript
【经典用法】： //①定义新方法 Function .prototype.method=function(name, func){ this.prototype[name]=func; return this; } //②给Object增加一个create方法，这个方法创建一个使用原对
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读书笔记 chengxuyuancsdn 读书笔记
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[通讯与电力]光网城市建设的一些问题 comsci 问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
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最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类. 1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*-
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　　POJO = "Plain Old Java Object"，是MartinFowler等发明的一个术语，用来表示普通的Java对象，不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色，也不实现任何特殊的Java框架的接口如，EJB， JDBC等等。　　　　即POJO是一个简单的普通的Java对象，它包含业务逻辑
Windows Error Code OhMyCC windows
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　　在一个新项目中，我最先做的事情之一，就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范，以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。　　迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告，除了-1、0、1和2。　　很多开发者在这个检查方面都有问题，这可以从结果
zoj 3511 Cake Robbery(线段树) 阿尔萨斯线段树
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时序预测 | Matlab实现基于GRNN广义回归神经网络的电力负荷预测模型

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