Tomcat的安装

本文提供了一个简单的步骤来指导您如何安装Tomcat。首先从官方网站下载Tomcat,然后配置环境变量,包括设置CATALINA_HOME为Tomcat的路径,JAVA_HOME为Java路径,并将Tomcat的bin目录添加到环境变量中。接下来,通过命令提示符启动Tomcat,最后验证安装是否成功。

1、下载Tomcat(www.apache.org)
2、在环境变量中设置
CATALINA_HOME=Tomcat的路径
JAVA_HOME=Java 路径
3、将Tomcat的bin路径添加到环境变量中
4、启动Tomcat,在命令提示符中输入catalina.bat start
5、启动之后在浏览器中输入http://localhost:8080如果显示下图就表示安装成功!

这里写图片描述

【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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