云创动力day10

学习的内容:
一.选择器
   1.标签选择器
     选择器名称就是标签名称,如div  p  span  a  li  ul 主要用来设置所有的标签都具有的属性。
   2.ID选择器
     #选择器名称{样式属性:属性值;}
     通常一个选择器只能应用到一个标签
   3.类选择器
     .选择器名称{样式属性:属性值}
     一个选择器可以在多处使用,一个标签可以应用多个选择器
   4.后代选择器
Div p :会选择div下所有的p标签
   5.直接子元素选择器
     Div>p:会选择div下的子标签
   6.相邻兄弟选择器:
    (1)具有相同的父容器
    (2)相邻
        div+p:会选择p标签
        div+p+span:会选择span标签
   7.属性选择器
     Input[属性名称=”属性值”]
   8.伪类选择器
    (1):focus
    (2):first-child
    (3):last-child
    (4):nth-child(num)
二.样式优先级
   1.行内样式>内嵌样式>外部样式
   2.ID选择器>类选择器>标签选择器
   3.不论何种情况,行内样式优先级最高。
内容概要:本文档详细介绍了一个基于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:具备一定编程基础,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。
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