有力的出力，有血的出血，有钱的出钱

最新推荐文章于 2025-05-17 21:17:52 发布
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作者表达了对汶川地震灾区人民的深切关心，并记录了地震造成的严重影响。文中提到政府和军队迅速响应进行救援，同时呼吁社会各界捐款帮助灾民重建家园。

虽然离汶川很远，但是我们心系汶川，心系那里受灾的人们。看到总理第一时间赶到现场，我们感动，我们感到一切的困难都会克服的，天佑中华。

解放军同志们在前线战斗，抢救伤员；成都的市民排成长队在捐血。我们能干什么？捐钱！没有大钱，我们有小钱，每个人捐一点就能汇成大河，就能让灾区得到更快的重建。我和老婆已经捐了200元，相信会有用的。呼吁方便的朋友们都能在自己力所能及的范围内伸出援助之手，为我们的国家做点事情。

2008年5月14日：太惨了，四川地震遇难人数已经上升到12012人，呼吁方便的朋友向灾区继续捐款。没想到这次地震那么厉害，决定再捐赠300元。天佑四川，天佑中华，我们一定会好起来的！

这儿有捐款帐号信息：http://sports.sohu.com/dizhen/

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qq_58832911的博客
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基于蒙特卡诺的风、光模型出力附Matlab代码
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05-17 814
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在我看到这条消息（思科3月16日宣布同意以32亿美元的价格收购WebEx）之后，相信如很多人的反应一样，先是愕然：放着好好的硬件生意不做，来掺和软件做什么？后是释然：思科终于也来抢软件这块大蛋糕了；然后是顿思：在MS、Oracle、IBM、BEA、HP和Google等一系列成名作面前，思科能翻多大的浪花？总体感觉是：思科要大张旗鼓进军应用软件领域，擎起继IBM、HP之后第三面发展方向战略转移大旗。
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### 预测风电出力的Matlab算法 针对风电出力预测问题，考虑到风能资源的间歇性和不确定性[^3]，可以采用基于机器学习的方法来提高预测精度。下面介绍一种利用支持向量机（SVM）进行短期风电功率预测的具体实现。 #### 数据预处理阶段 为了确保训练数据的质量，在正式建模之前需完成如下操作： - 清洗异常值； - 对缺失的数据点做插补处理； - 将时间序列分解成多个特征变量作为输入样本集； ```matlab % 假设loadData函数负责读取并返回清洗后的历史风电功率数据以及对应的日期时间戳 [data, timestamps] = loadData(); % 特征工程：提取日周期特性、周周期特性和气象预报因子等辅助信息构成X矩阵 features = extractFeatures(data, timestamps); ``` #### 构建和支持向量回归模型 选用径向基核函数配置SVR，并通过交叉验证选取最优超参数组合(C,gamma)，从而获得泛化能力强的学习器。 ```matlab % 划分训练集与测试集合 [trainIdx, testIdx] = dividerand(length(features), 0.7); % 训练集占70% trainFeats = features(trainIdx,:); testFeats = features(testIdx,:); % 使用libsvm库中的svr_train接口创建模型对象model options = '-s 3 -t 2'; % SVR模式+squared epsilon-insensitive loss function+rbf kernel [model, param] = svrtune(options, trainFeats', data(trainIdx)', 'cv', 5); ``` #### 模型评估与性能分析 运用均方根误差(RMSE)指标衡量所提方案的有效性，并绘制实际值vs预测曲线直观展示拟合效果。 ```matlab % 应用已训练好的model对未知样本做出响应y_pred [prediction, ~] = predict(model, testFeats'); rmse = sqrt(mean((prediction' - data(testIdx)).^2)); figure; plot(timestamps(testIdx), prediction,'b-', ... timestamps(testIdx),data(testIdx),'ro'); legend('Predicted','Actual') title(['Wind Power Prediction RMSE=',num2str(rmse)]); xlabel('Time (hours)'); ylabel('Power Output(MW)'); grid on; ```
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