1、第12届复杂网络会议(CompleNet 2021)简介

第12届复杂网络会议(CompleNet 2021)简介

1. 会议概述

第12届复杂网络会议(CompleNet 2021)于2021年5月24日至26日在线上成功举办。本次会议汇聚了来自全球各地的学者和从业者,共同探讨复杂网络及相关领域的最新研究成果和应用。复杂网络作为一门跨学科的研究领域,其影响力已渗透到生物学、计算机科学、经济学和社会系统等多个领域。CompleNet 2021旨在推动这一领域的进一步发展,为研究人员提供一个交流和展示最新进展的平台。

2. 出版信息

会议论文集由施普林格(Springer)出版,隶属于Springer Proceedings in Complexity系列。该系列致力于发布来自学术会议的会议记录,涵盖所有与复杂系统科学的跨学科研究相关的主题。Springer Proceedings in Complexity已被Scopus索引,确保了研究成果的广泛传播和认可。如果您有意向提交提案或了解更多详情,可以联系 christoph.baumann@springer.com。

3. 编辑团队

会议论文集由多位来自不同国家的研究人员联合编辑,包括:
- Andreia Sofia Teixeira(葡萄牙Luz Saúde Lisboa和INESC-ID Lisboa)
- Diogo Pacheco(英国埃克塞特大学计算机科学系)
- Marcos Oliveira(英国埃克塞特大学计算机科学系和德国GESIS — 莱布尼兹社会科学研究所)
- Hugo Barbosa(英国埃克塞特大学计算机科学系)
- Bruno Gonçalves(美国纽约Da

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
【多线路故障】含sop的配电网故障重构研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“含SOP的配电网故障重构研究”展开,重点探讨了在多线路故障情况下,利用柔性开断点(SOP)进行配电网故障重构的优化方法,并提供了基于Matlab的代码实现方案。研究内容包括SOP在主动配电网中的电压与无功协调控制、多时段配网优化模型构建、以及基于灵敏度分析的SOP优化配置等关键技术,旨在提升配电网在复杂故障条件下的恢复能力与运行效率。文中还提到了Simulink仿真模型的应用,如三端口SOP、软连接开关、SNOP等装置的建模与仿真,增强了研究的技术落地性。; 适合人群:具备电力系统基础知识,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事配电网优化、智能电网、柔性互联装置等相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研学习中理解SOP在配电网故障重构中的作用机制;②支撑论文复现与算法改进,特别是在多线路故障场景下的网络重构与优化调度;③为实际配电网系统中引入SOP设备提供仿真验证与策略设计依据; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注SOP控制策略、故障重构算法的设计逻辑与参数设置,同时参考文中提及的YALMIP工具包进行优化求解,以加深对模型构建与求解过程的理解。
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