OOAD第五天随笔

设计模式


首先,模式分为设计模式和架构模式。


模式:模式描述的是具有代表性的重要性问题和解决方案。允许使用者举一反三,运用到不同的环境中去,不同的表现,但可以有相同的处理方式。


架构模式:架构是指一个软件系统整体的组织结构,架构模式描述软件系统的组织结构的一些规则和指南。


设计模式:描述的是在软件系统的某一局部不断重现的核心解决方案。这种解决方案以完善的设计结构出现,可以被运用到以后出现的类似环境中。


设计模式主要分为:
      创建模式:对象的创建
      结构模式:类和对象的组合
      行为模式:刻画了类和对象交换及分配职责的方式,主要目标是解耦。


单例模式:无论访问该类多少次,都只创建一个该类对象。


比较常用的两种单例模式代码:


预加载单例模式
public class Singleton {
private static Singleton instance = new Singleton();
private Singleton(){}
public static Singleton Singleton(){  
return instance;
}
}


延迟加载的单例模式
public class Singleton {
private Singleton(){}
private static Singleton instance =null;
public static Singleton Singleton(){
if(instance == null){
synchronized(Singleton.class){
if(instance == null){//不加这个判断可能产生多个对象
instance = new Singleton();
}
}
}
return instance;
}
}


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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