3、半导体元件:SCR与DIAC的特性、应用及注意事项

半导体元件:SCR与DIAC的特性、应用及注意事项

1. SCR常用缩写及参数

SCR(Silicon-Controlled Rectifier,可控硅整流器)有许多常用的缩写参数,这些参数对于理解和使用SCR至关重要。以下是一些常见参数的介绍:
| 缩写 | 含义 |
| ---- | ---- |
| VDRM | 最大重复正向电压,在门极无电压时(即SCR处于非导通模式)可施加到阳极的电压 |
| VRRM | 最大重复反向电压,在门极无电压时可施加到阳极的电压 |
| VTM | SCR导通模式下的最大导通电压,T表示该值随温度变化 |
| VGM | 正向最大门极电压 |
| VGT | 触发所需的最小门极电压 |
| VGD | 不会触发的最大门极电压 |
| IDRM | 峰值重复正向阻断电流(即最大泄漏电流) |
| IRRM | 峰值重复反向阻断电流(即关断状态下的泄漏电流) |
| IGM | 最大正向门极电流 |
| IT(RMS) | SCR导通模式下阳极与阴极之间的最大均方根电流,T表示该值随温度变化 |
| IT(AV) | SCR导通模式下阳极与阴极之间的最大平均电流,T表示该值随温度变化 |
| IGT | 触发所需的最大门极电流 |
| IH | 典型维持电流 |
| IL | 最大锁定电流 |
| TC | 外壳温度,通常表示为一个可接受的范围 |
| TJ | 工作结温,通常表示为一个可接受的范围 |

不同封装形式的SCR,其参数范围也有所不同:
- 表面贴

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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