2、电气基础概念入门:从单位到电路元件

电气基础概念入门:从单位到电路元件

1. 单位系统与标准前缀

在电气领域,我们采用国际单位制(SI),它由基本单位米(m)、千克(kg)、秒(s)、安培(A)、开尔文(K)和坎德拉(cd)组成。SI 还使用了一系列标准前缀,这些前缀在我们研究电路时会频繁用到,它们之间存在十进制关系,如下表所示:
| 前缀 | 符号 | 数量级 |
| — | — | — |
| pico | p | (10^{-12}) |
| nano | n | (10^{-9}) |
| micro | μ | (10^{-6}) |
| milli | m | (10^{-3}) |
| kilo | k | (10^{3}) |
| mega | M | (10^{6}) |
| giga | G | (10^{9}) |
| tera | T | (10^{12}) |

2. 基本电量

2.1 电荷与电流

电荷是电路分析中最基本的量,我们关注的是电荷的运动,因为电荷的运动能实现能量的转移。电流定义为电荷随时间的变化率,数学表达式为 (i(t)=\frac{dq(t)}{dt}) 或 (q(t)=\int_{0}^{t}i(x)dx),其中 (i) 和 (q) 分别代表电流和电荷,电流的基本单位是安培(A),1 安培等于 1 库仑每秒。

虽然金属导体中的电流实际上是由电子运动产生的,但我们采用的是传统的电流方向,即正电荷的运动方向。电流方向的表示方法很重要,规定了电流不仅要有大小,还要有方向。例如,(I = 2A) 表示每秒有 2 库仑的电荷从左向右通过导

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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