57、数据收集集创建与管理全攻略

数据收集集创建与管理全攻略

1. 远程查看可靠性监视器

若要在远程计算机上查看可靠性监视器数据,由于相关文件位置信息存储在注册表中,所以需要开启远程注册表访问权限。以下是启用远程注册表服务的具体步骤:
1. 在想要访问可靠性监视器数据的计算机上,点击“开始”,在“开始搜索”框中输入“services.msc”,然后按回车键。
2. 在“服务”列表中,右键单击“Remote Registry”,并选择“启动”。

2. 数据收集集概述

数据收集集是一种用于监控和报告的方法,它能让你仅收集对自己有用的信息。你可以创建单独的数据收集集,这些集既可以单独查看,也能在性能监视器中与其他数据收集集结合查看。此外,数据收集集还能配置为在达到阈值时生成警报,或者与调度规则关联,以便在特定时间进行数据收集。

3. 从模板创建数据收集集

性能监视器包含多个模板,这些模板专注于通用系统诊断信息,或者收集特定于服务器角色或应用程序的性能数据。你可以导入其他计算机上创建的模板,并导出自己创建的数据收集集供其他计算机使用。以下是从模板创建数据收集集的步骤:
1. 点击“开始”,在“开始搜索”框中输入“perfmon”,然后按回车键。
2. 在导航窗格中,展开“Data Collector Sets”,右键单击“User Defined”,指向“New”,然后点击“Data Collector Set”,此时“创建新数据收集集向导”将启动。
3. 为你的数据收集集输入一个名称,选择“Create From A Template”,然后点击“下一步”。
4. 从“Template Data Collecto

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能
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