博客园,我来了!

     曾几何时,我也想弄个独立博客装下B,可是一段时间下来,发现其实并没有那么多的东西往博客里发,也没那么多的时间来维护。忙的时候甚至压根就不记得我什么时候还有个博客,知道服务器快到期了,提供商发来续费提醒邮件。

     一段时间下来伯博客也写了几篇文章,也有一些开发笔记。服务器续费吧感觉有点浪费,不续费吧里面记得一些东西又拍需要用的时候找不到,所以才觉得开一个第三方的博客。在百度、网易、csdn、新浪、腾讯等众多的博客提供方中经过精挑细选后觉得选择博客园,个中缘由很多,包括但不限于:

    1、这是一个针对开发者的博客平台,有相对比较好的交流环境。

    2、相比于其他几家博客,博客园在博客功能上相对比较自由,比如可以使用自己的css、javascript等,这对一个开发者来说很有吸引力。

    3、博客园相对比较干净,没那么多广告。

    4、....

    由此,我就这样来了!来了第一件事当然是把以前的文章转过来了....去搬砖去了

转载于:https://www.cnblogs.com/dragondean/p/iamcoming.html

【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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