重新拾起csdn的博客

       今天无意间看到了我csdn的博客,发现上篇博客的发布时间是2010年12月9号,到今天为止整整一年时间没有发布博客了,有些内疚,有些失落。这一年我的工作发生了一些变化,我的人生也发生了一些变化。


     在搜狐的这一年的时间,我总共参与了搜狐微博运营,搜狐创新项目的开发,技术上没有太大的进步,主要是一些杂七杂八的事,真的过的有点浑噩。


     技术上主要对html5的相关技术进行了一些研究。


     管理方面有了点滴的了解,发现是个需要研究的领域。

     

     读书方面读了有十来本书。


     网站运营方面,了解了一个网站运营方面需要的流程和知识。


     人生方面,我结婚了,并且马上当爹了。


     总结完,有点失落,有点恐慌,有点迷茫,感觉没有硬货可以拿出来。所以决定从今以后

拾起我的博客。


     

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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