午间阅读

1   个性化推荐的十大挑战

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTQzNzU2NA==&mid=209167484&idx=1&sn=700d61576151ac39ed8473b3e8c14476&scene=0#rd


2   看完了上一篇文章,查了关于协同过滤算法的描述,包括基于用户和基于物品的协同过滤。

http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/02/01/2325360.html


``` %% 参数设置 numDays = 31; % 生成31天数据(2025年3月有31天) hoursPerDay = 24; totalHours = numDays * hoursPerDay; % 总小时数=31*24=744 baseTemp = 15; % 参考气温15℃ alpha = 20; % 热负荷系数 beta = 18; % 冷负荷系数 %% 改进1:生成更精确的工作日标记(数值型1/0) % 生成工作日标记:4周(5工+2休) + 3天工作日 numWeeks = 4; % 4周共28天 remainingDays = numDays - numWeeks*7; % 剩余3天 isWeekday = [repmat([true(5,1); false(2,1)], numWeeks, 1); true(remainingDays,1)]; % 生成每日标记 isWeekday = repelem(isWeekday, hoursPerDay, 1); % 扩展为小时级 isWeekday = double(isWeekday); % 转换为1/0数值型 %% 生成精确温度模型(保持原温度生成逻辑) rng(20250313); % 固定随机种子 time = 1:totalHours; % ...(原有温度生成代码保持不变)... %% 生成风速数据(保持原有逻辑) windSpeed = 4 - 0.2*(temp - baseTemp) + 1.5*randn(totalHours,1); windSpeed = max(windSpeed, 0); % 风速≥0 %% 改进2:生成更真实的电负荷(添加日内波动和温度影响) % 小时级负荷模板(单位:kW) hourOfDay = mod(time-1, 24); % 获取当前小时(0-23) % 工作日模板(早高峰+晚高峰) weekdayPattern = 1000 + ... % 基础负荷 200 * exp(-(hourOfDay-8).^2/(2*2^2)) + ... % 早高峰(8点) 300 * exp(-(hourOfDay-19).^2/(2*2^2)); % 晚高峰(19点) % 节假日模板(午间高峰) weekendPattern = 800 + ... 150 * exp(-(hourOfDay-13).^2/(2*3^2)); % 午间高峰(13点) % 合成基础电负荷 baseElectric = isWeekday.*weekdayPattern' + (1-isWeekday).*weekendPattern'; % 添加温度影响(温度每偏离20℃±5℃时增加负荷) tempEffect = zeros(size(temp)); highTempIdx = temp > 25; % 高温补偿 lowTempIdx = temp < 10; % 低温补偿 tempEffect(highTempIdx) = 50*(temp(highTempIdx)-25); tempEffect(lowTempIdx) = 30*(10 - temp(lowTempIdx)); % 最终电负荷(添加噪声和约束) electricLoad = baseElectric + tempEffect+ 80*randn(totalHours,1); electricLoad = max(electricLoad, 300); % 最低保障负荷300kW %% 改进3:生成更真实的冷热负荷(非线性响应+风速影响) % 热负荷模型(考虑建筑热惯性) heatLoad = 800 + alpha*(baseTemp - temp).^1.3 + ... % 非线性响应 3*windSpeed.*(baseTemp - temp).*(temp < baseTemp); % 风速增强热损失 heatLoad(temp >= baseTemp) = 0; % 关闭供热 heatLoad = max(heatLoad, 0); % 冷负荷模型(考虑设备效率) coolLoad = 400 + beta*(temp - baseTemp).^1.5 - ... % 非线性响应 1.5*windSpeed.*(temp - baseTemp).*(temp > baseTemp); % 风速辅助散热 coolLoad(temp <= baseTemp) = 0; % 关闭供冷 coolLoad = max(coolLoad, 0); %% 数据后处理 temp = round(temp, 1); % 温度保留1位小数 windSpeed = round(windSpeed, 2); % 风速保留2位小数 electricLoad = round(electricLoad, 1); heatLoad = round(heatLoad, 1); coolLoad = round(coolLoad, 1); %% 组合数据表 timestamp = datetime(2025,3,1,0,0,0) + hours(0:totalHours-1)'; dataTable = table(... timestamp, isWeekday, temp, windSpeed, electricLoad, heatLoad, coolLoad,... 'VariableNames', {'Timestamp', 'IsWeekday', 'Temperature_C',... 'WindSpeed_mps', 'ElectricLoad_kW', 'HeatLoad_kW', 'CoolLoad_kW'}); %% 保存为CSV文件 writetable(dataTable, 'IES_Load_Data_202503_v2.csv');```分析的非常好,请给出完整的改进后的代码
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03-17
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