新起点

从来没有有计划的去做过什么,都是想一出是一出,希望这次可以细水长流,坚持下去

不奢求多么精彩,只希望可以每次进步一点点

我想要的不是一次性到达最高峰,而是在漫漫登山旅游中那种疲劳的感觉那种酣畅淋漓的痛快

人生是需要总结的,那些你当时自认为记住了的东西,其实在将来过了很多些时候的某一天再次需要时却有种恨自己的冲动

所以从今天起,有计划的去做事情

--总结开发中遇到的问题以及解决方法

--时不时的回忆一下校园时代,温润现在紧张忙碌的“大人”生活

--工作之余多看书籍,这个得很努力了,我有看书犯困症

--寻找自己感兴趣的事情去做,不能被工作占据所有

--去极地旅游一次,和想一起的那个人

--做疯狂的事情,比如蹦极

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做自己就好了吧,不必要觉得谁被人称赞就去效仿。

有志同道合的人可以加我微博@恍若初见之缘

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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