chapter14_剩下的模式

本文深入解析建造者模式,一种创建型设计模式,用于逐步构建复杂对象。通过将构建过程与表示分离,使得构建过程更加简单直观。文章提供了一个Person类的实例,展示了如何通过链式调用来设置对象属性,提高了代码的可读性和灵活性。

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  • 生成器模式

    (1) 又称建造者模式,将构建过程和表示过程进行分离,让(参数)构建过程变得更加的简单和直观。另一种差不多的解释:建造者模式(Builder Pattern),是创造性模式之一,Builder 模式的目的则是为了将对象的构建与展示分离。Builder 模式是一步一步创建一个复杂对象的创建型模式,它允许用户在不知道内部构建细节的情况下,可以更精细地控制对象的构造流程。

    (2) 示例

      public class Person {
    
          private String name;
          private String sex;
          private double height;
          private double weight;
          private String country;
          private String homeTown;
    
          private Person(String name, String sex,
                 double height, double weight,
                 String country, String homeTown) {
    
              this.name = name;
              this.sex = sex;
              this.height = height;
              this.weight = weight;
              this.country = country;
              this.homeTown = homeTown;
          }
    
          static final class Builder {
    
              private String name;
              private String sex;
              private double height;
              private double weight;
              private String country;
              private String homeTown;
    
              public Builder setName(String name) {
    
                  this.name = name;
                  return this;
              }
    
              public Builder setSex(String sex) {
    
                  this.sex = sex;
                  return this;
              }
    
              public Builder setHeight(double height) {
    
                  this.height = height;
                  return this;
              }
    
              public Builder setWeight(double weight) {
            
                  this.weight = weight;
                  return this;
              }
    
              public Builder setCountry(String country) {
    
                  this.country = country;
                  return this;
              }
    
              public Builder setHomeTown(String homeTown) {
    
                  this.homeTown = homeTown;
                  return this;
              }
    
              public Person build() {
    
                  return new Person(name, sex, height, weight, country, homeTown);
              }
          }
      }
    

    测试

      public class TestPerson {
    
          public static void main(String[] args) {
    
              Person.Builder builder = new Person.Builder();
    
              Person me = builder.setName("BoCHEN")
                      .setCountry("China")
                      .setHeight(1.78)
                      .setHomeTown("LN")
                      .setSex("Male")
                      .setWeight(61.2).build();
    
              System.out.println();
          }
    

    (3) 优点

    可读性强

    链式调用, 一行搞定, 不用好几行各种set了

    可选择性强

    如果采取构造函数的形式的话, 当内部域很多时, 需要创建一大堆构造函数; 使用builder模式可以只set那些需要set的参数, 其他可以使用默认值

  • 未完待续……

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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