郁闷的编程

        转眼间 来理工大学也三个多月了,当初考研成功的心情早就无影无踪了,毕竟我也知道那只是过去,虽然知道自己的基础和水平很差,暑假里也刻苦的做了多方面的准备,可是来到这里还是感到水平和差距很大呀。巨大的挫败感呀,有的时候都感觉也许我不适合学计算机吧,不适合编程吧。感觉上缺乏有素的训练,编写程序的思路不清晰,看来凭着一腔热情,是做了程序的,程序的错误也找不出来,却总是不能通过,而且程序写的还超级垃圾,写了不少的冗余代码。自己都觉得自己很菜,菜的都没边了。这次可真是有点没信心了。好郁闷呀。虽然我来理工就是为了进步,为了学习,可是总是受打击,总是受挫。当初的豪情壮志都哪去了。现在才发现努力其实很简单,但是努力的方向确实那么重要。这样的自己我都不能认同。不行,一定要有信心,我一定行的,我坚信!不写了,Go on!

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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