hiho刷题日记——第二十四天最短路径·二:Floyd算法

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

题目

用Floyd算法求无向图中两两之间的最短距离。

代码

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;

const int MAXN=100+1;
const int MAXL=1000+1;
int N,M,g[MAXN][MAXN];

int main()
{
    memset(g,1,sizeof(g));
    scanf("%d%d",&N,&M);
    int a,b,c;
    while(M--)
    {
        scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        if(c<g[a][b])   g[a][b]=g[b][a]=c;
    }

    for(int k=1;k<=N;k++)
    for(int i=1;i<=N;i++)
    for(int j=1;j<=N;j++)
    if(g[i][k]+g[k][j]<g[i][j])
        g[i][j]=g[j][i]=g[i][k]+g[k][j];


    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        for(int j=1;j<=N;j++)
        {
            if(i==j) printf("0");
            else printf("%d",g[i][j]);
            printf(" ");
        }
        printf("\n");
    }

    return 0;
} 
【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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昂村饭
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