基于低压电量采集平台DW710C的基础开发

本文介绍了基于DW710C平台的实验,包括自定义通信规约,使用Java或C++编写PC上位机软件,实现与采集器的通信;同时详细讲解了如何控制LCD显示字符、数字、汉字和图像,并响应上位机命令。实验涉及串口通信、LCD显示原理和GPRS通信。通过这些步骤,实现了PC对LCD的动态显示控制。

实验课题

1)自定义通信规约,采用javaC++编写简单的PC端上位机软件,实现采集器与PC机的通信。实验可在DW710C-PC工程下进行。

2)实现LCD显示字符、数字、汉字和简单的图像,并能根据上位机发送的命令做相应的显示。此实验需要掌握LCD屏幕的显示原理(可参考LCD屏幕指导手册),并编写程序控制LCD显示(可参考工程DW710C-LCD);知道如何用字模提取软件提取字模;另外还要修改采集器端接收到的命令的解析程序,实现不同命令显示不同内容。

 

实验说明

采集器的一个485接口与RS-485RS-232转换模块的485端相连,RS-485RS-232转换模块的232端通过串口线与PC232串口相连,我们通过编写上位机串口通信软件和运行在采集器中的程序实现二者的通信。并在此基础上实现LCD根据PC传来的不同信息进行相应的图形化动态显示。

 

实验步骤

(1) 编写PC端上位机串口通信软件。

我们利用MFC进行图形化界面开发,利用windows串口函数实现PC与采集器通信的收发。涉及到的串口编程函数有:

函数名

功能

CreateFile

打开端口

SetCommMask

设置事件掩码,当指定事件发生时应用程序会收到通知

SetCommState

设置串口状态

WriteFile

发送数据

ReadFile

接收数据

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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