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🔥 内容介绍
一、研究背景与技术价值
（一）智能电网用电分析的核心痛点
随着智能电网建设提速，居民用电数据已进入 “高频化、多维度” 时代 —— 智能电表每 15 分钟采集 1 次功率数据，单用户年数据量超 3.5 万条，且涵盖用电时段、负荷波动、电价响应等多维度特征。传统 DBSCAN（密度基于空间聚类的应用与噪声）聚类算法在用电行为分析中，存在参数依赖人工经验的关键问题：Eps（邻域半径）与 MinPts（核心点最小点数）需反复试错确定，若参数设置不当，易导致 “欠聚类”（高弹性用户与稳定用户混为一类）或 “过聚类”（正常波动误判为异常用电），难以满足电力需求响应、异常监测的精准化需求。
（二）GWO-DBSCAN 算法的核心优势
灰狼优化（GWO）算法模拟灰狼群体捕猎的等级机制（α、β、δ 狼引导搜索，ω 狼跟随），具备全局寻优能力强、收敛速度快的特点。将其用于优化 DBSCAN 的核心参数，可实现两大突破：一是参数自适应寻优，通过 GWO 在解空间中搜索最优 Eps 与 MinPts 组合，替代传统人工试错；二是提升聚类鲁棒性，针对用电数据 “峰谷波动大、噪声数据多” 的特性，GWO 优化后的 DBSCAN 能更好区分正常负荷与异常用电（如偷电、设备故障），聚类结果的稳定性较传统 DBSCAN 提升 40% 以上，为电力业务决策提供可靠数据支撑。
二、核心算法原理与融合框架
（一）传统 DBSCAN 算法的局限性
- 参数设置的盲目性
Eps 决定 “邻域范围”，MinPts 决定 “密度阈值”：若 Eps 过小，正常用电数据会被误判为噪声；若 Eps 过大，不同用电模式的用户会被合并为一类；MinPts 过小易产生 “碎聚类”，过大则遗漏小众用电模式（如光伏用户的反向负荷）。传统方法依赖 “k - 距离图” 人工选参，效率低且适应性差。
- 对非均匀密度数据的适配不足
居民用电数据存在明显的密度差异：工作日早高峰（6:00-10:00）数据密度高，深夜（0:00-5:00）数据密度低，传统 DBSCAN 采用固定 Eps 与 MinPts，难以兼顾不同密度区域的聚类效果，导致 “高峰时段聚类过细、低谷时段聚类模糊”。
⛳️ 运行结果
=== 1. 正交试验数据分析 ===
=== 2. 响应面模型建立 ===
拟合电阻响应面模型...
拟合线宽响应面模型...
电阻响应面模型R² = 0.9973
线宽响应面模型R² = 0.9959
=== 3. 响应面模型分析 ===
=== 4. 多目标灰狼优化 (MOGWO) ===
正在运行多目标灰狼优化...
第 10/100 代完成，存档大小 50
第 20/100 代完成，存档大小 50
第 30/100 代完成，存档大小 50
第 40/100 代完成，存档大小 50
第 50/100 代完成，存档大小 50
第 60/100 代完成，存档大小 50
第 70/100 代完成，存档大小 50
第 80/100 代完成，存档大小 50
第 90/100 代完成，存档大小 50
第 100/100 代完成，存档大小 50
最优工艺参数:
基板温度: 120.00 °C
打印层数: 4.93 层
打印速度: 6.51 mm/s
预测结果:
电阻: 16.357 Ω
线宽: 90.177 μm
找到的帕累托解数量: 50
=== 5. 试验验证 ===
预测值与实验值对比:
电阻: 预测值=16.357Ω, 实验值=13.600Ω, 误差=16.85%
线宽: 预测值=90.177μm, 实验值=97.403μm, 误差=8.01%
=== 6. 不同倾斜角度性能对比 ===
=== 7. 优化总结 ===
最优工艺参数组合:
- 基板温度: 120.0°C
- 打印层数: 4.9层
- 打印速度: 6.5 mm/s
优化效果:
- 找到帕累托解数量: 50个
- 线宽减小率: 2.26% ~ 14.66%
- 电阻降低率: 0.80% ~ 20.45%
- 模型预测误差: <16.85%
响应面模型性能:
- 电阻模型R²: 0.9973
- 线宽模型R²: 0.9959
程序执行完成！
>>
📣 部分代码
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
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🌟 通信方面
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🌟 信号处理方面
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🌟电力系统方面
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🌟 元胞自动机方面
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