IT人在供电局

作者加入家乡供电局的计算机中心,负责系统维护与部署,并对数据库备份等工作产生兴趣,期望在未来一年内深入了解供电业务流程,为推动电力行业的信息化进程贡献力量。
最终选择了回家供电局工作,从7月16日到人事部报到后,在人事部学了一个星期的安规,期间计算机中心的主任和班长找了我们谈话,给我们介绍了计算机中心的各种情况,给我们介绍了供电局的计算机中心的发展,主任用了一句话形容:“我们都是摸着石头,走过来的,你们的到来,给你们提供了一个较好的平台,起码知道我们供电局的信息化进程是如何去走的,比我们以前摸着走好多了。”这句话,当时听了这句话我是比较认同的,因为在我家乡这地方,广东省的三类城市的供电局,实在和其他发达的地方和一些IT公司的信息化进程差距是比较大的。
主任给我们说了,我们局里今年上了挺多的系统的,而我们的工作主要是维护这些系统及帮助如何布署这些系统,说实在的以前我是比较想做一些开发的事情,做开发可以有自己更多的想法和发挥的余地,但现在的工作只维护及协助第三方公司进行一些系统的部署,这个挑战性就没有那么强了。主任还给我们介绍了,在供电局里面还有一个工作也是比较重要的工作是如何做好数据库的备份,对于数据库的备份,以前大学的时候在学数据库概论的时候有了解过,但是没有真正地去做过实际的项目,对于这个工作我还是比较有兴趣的,因为可以借这个方面可以系统地学一下数据库,因为自己想成为一个DBA,这就要自己趁这个机会去提高自己。
在选择供电局之前,自己是有一个想法就是供电局的信息产业化比较低,自己应该会在供电行业里面应该有更多的作为,因为它在信息化方面需要做的工作实在是太多了,但是自己也是比较迷茫,不知道有哪些的工作需要自己去做,如何可以将供电的信息化向前推进,到目前为止自己还是不知道从哪个方面去做。从专业背景来说,自己对于电的知识还是停留在高中的物理的程度,六年都没有接触过电的知识了,而现在自己进供电局的时间也差不多是一个月的时间,希望自己在这次广东电网公司的新员工的培训当中,可以对电力这个行业有一个大概的了解,而且在自己未来的一年时间里可以能了解供电系统的一些工作的流程和背景,结合自己的专业背景,希望自己在未来的一年的时间的实习,对电力行业的IT方面有一些想法,可以推进电力系统的信息化的进程。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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