第13周项目2成绩处理

/* 
*Copyright (c)2014,烟台大学计算机与控制工程学院 
*All rights reserved. 
*文件名称:aa.cpp 
*作    者  张伟建 
*完成日期:2014年11月22日 
*版 本 号:v1.0 
* 
*问题描述:在数组score中将要存储某小组C++程序设计的成绩 
*输入描述:输入学生人数和学生成绩; 
*输出描述:输出该小组的最高成绩、最低成绩、平均成绩、考得最高、低成绩的人数和他们的学号以及所有同学成绩的标准偏差。  

*/  

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;

int main()
{
    int score[50];
    int num,i,max=0,min=100;
    double aver,sum,s;
    int n=0,m=0;
    int total,a=0;

    cout<<"小组共有多少名同学?";
    cin>>num;
    cout<<"请输入学生成绩:"<<endl;    //输入num名同学的成绩
    for(i=0; i<num; i++)
    do
    {    cout<<"输入第"<<i<<"位同学的成绩:"<<endl;
         cin>>score[i];
    }    while(score<0||score>100)
     //求出并输出最高成绩、最低成绩和平均成绩
    for(i=0; i<num; i++)
    {
        if (score[i]>max)
            max=score[i];
    }
    for(i=0; i<num; i++)
    {
        if (score[i]<min)
            min=score[i];
    }
    for(i=0; i<num; i++)
    {
        sum+=score[i];
    }
    aver=sum/i;
    cout<<"最高成绩:"<<max<<" ";
    cout<<"最低成绩:"<<min<<" ";
    cout<<"平均成绩"<<aver<<endl; //求出并输出考得最高成绩和最低成绩人数以及学号
    for(i=0; i<num; i++)
    {
        if   (score[i]==max)
            n++;
    }
    cout<<"取得最高成绩的"<<max<<"分的共"<<n<<"人,  "<<"他们的学号是";
    for(i=0; i<num; i++)
    {
        if(score[i]==max)
            cout<<i<<" ";
    }
    cout<<endl;
    for(i=0; i<num; i++)
    {
        if   (score[i]==min)
            m++;
    }
    cout<<"取得最低成绩的"<<min<<"分的共"<<m<<"人,  "<<"他们的学号是";
    for(i=0; i<num; i++)
    {

        if(score[i]==min)
            cout<<i<<" "<<endl;
    }
//求出并输出标准偏差(选做)
    for(i=0; i<num; i++)
    {
        total=(score[i]-aver)*(score[i]-aver);
        a+=total;
    }
       s=sqrt(a/(num-1));
       cout<<"标准偏差为"<<s<<endl;

       return 0;
}



 

知识点总结:这个成绩程序用到了很多知识。

学习心得:用了很多的for循环,觉得看着有些多。

 

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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