项目一

本文介绍了一个简单的C++程序,该程序定义了点类,并以此为基础派生出直线类。通过具体的实例演示了如何创建点对象和直线对象,以及如何计算直线长度和输出相关信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

上机目的:定义点类,并以点类为基类,派生出直线类。

/*
* 程序的版权和版本声明部分
* Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生
* All rightsreserved.
* 作者:   黄兆宽
* 完成日期: 2013年 5 月 10 日
* 版本号: v1.0
* 输入描述:无
* 问题描述:定义点类,并以点类为基类,派生出直线类。
* 程序输出:无
*/

#include<iostream>
#include<Cmath>
using namespace std;
class Point //定义坐标点类
{
public:
    Point():x(0),y(0) {};
    Point(double x0, double y0):x(x0), y(y0) {};
    void PrintPoint(); //输出点的信息
    double x,y;   //数据成员,表示点的横坐标和纵坐标
};
void Point::PrintPoint()
{
    cout<<"Point:("<<x<<","<<y<<")";    //输出点
}


class Line: public Point   //利用坐标点类定义直线类, 其基类的数据成员表示直线的中点
{
public:
    Line(Point pt1, Point pt2);  //构造函数,用初始化直线的两个端点及由基类数据成员描述的中点
    double Length();    //计算并返回直线的长度
    void PrintLine();   //输出直线的两个端点和直线长度
private:
    class Point pts,pte;   //直线的两个端点
};
//下面定义Line类的成员函数
Line::Line(Point pt1, Point pt2):Point(x,y){pts=pt1;pte=pt2;}
double Line::Length()
{
    double a;
    a=sqrt((pts.x-pte.x)*(pts.x-pte.x)+(pts.y-pte.y)*(pts.y-pte.y));
    return a;
}
void Line::PrintLine()
{
    pts.PrintPoint();
    pte.PrintPoint();

}
int main()
{
    Point ps(-2,5),pe(7,9);
    Line l(ps,pe);
    cout<<"直线长度为:"<<l.Length()<<endl;//输出直线l的信息(请补全代码)
    l.PrintLine();
    cout<<"\n The middle point of Line: ";
    cout<<"("<<(ps.x+pe.x)/2<<","<<(ps.y+pe.y)/2<<")"<<endl;//输出直线l中点的信息(请补全代码)
    return 0;
}


运行结果:

内容概要:本文档详细介绍了个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)和支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例和GUI设计,确保方案的可复现性和实用性。 适用人群:具备定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言和机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师和技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰和供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现和GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值