12、模式识别与股票预测:技术融合推动可持续发展与金融决策

模式识别与股票预测:技术融合推动可持续发展与金融决策

1. 模式识别助力可持续发展目标

1.1 模式识别与可持续发展目标的映射

模式识别在实现可持续发展目标(SDGs)中具有重要作用。以下是模式识别应用与SDGs的映射关系:
| 目标 | SDG编号 | 模式识别应用 |
| — | — | — |
| 消除贫困 | 1 | 1, 7 |
| 消除饥饿 | 2 | 7 |
| 良好健康 | 3 | 2, 3, 4, 11 |
| 优质教育 | 4 | |
| 性别平等 | 5 | |
| 清洁饮水和卫生设施 | 6 | 7 |
| 经济适用的清洁能源 | 7 | 7, 8 |
| 体面工作和经济增长 | 8 | 2, 3, 6 |
| 产业、创新和基础设施 | 9 | 6, 9, 10, 14, 16 |
| 减少不平等 | 10 | 4, 6 |
| 可持续城市和社区 | 11 | 5, 8, 13, 14 |
| 负责任消费和生产 | 12 | 12, 15 |
| 气候行动 | 13 | 19 |
| 水下生物 | 14 | |
| 陆地生物 | 15 | 3, 5, 12, 13, 19 |
| 和平、正义与强大机构 | 16 | 17 |
| 促进目标实现的伙伴关系 | 17 | |

从这个表格中可以看出,模式识别在多个可持续发展目标中都有应用,例如在消除贫困、良好健康和经济适用的清洁能源等方面都有涉及。

1.2 模式识别对可持续发展的推动作用

在未来

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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