【机房重构】完结篇

机房经历了3个月之后终于结束了,中间延期了几次,总体上来说还是挺好的。

首先先让我们聊点别的,我的C/S项目总共历时整整7个月,这可是7个月啊,好久好久的,中间有很多有趣的故事,但是在这里就不跟大家一一详谈了。我们这期的学员大部分也都处于C/S的结尾处,有小部分人跑的比较快,已经在B/S里进行了一些了。

接下来让我们来聊聊重构的事情。重构是一件又爱又恨的事情,当然我同时也是一个爱憎分明的人,这大概就是我经历好几次延期的原因吧,重构开始之前跟别人聊天,当时还笑别人重构了2个月,结果到我这了,变成了3个月,唉~真不知道该说些啥了(对自己)。重构是一个让人成长的阶段,错了,是一个狠让人成长的阶段。我们不仅学习了VB.NET语言,而且运用了C/S阶段学习到的差不多全部知识:文档、画图、分层等等。

重构可以说是我们C/S阶段的拦路虎,也可以说是一道坎,前面都是一马平川,它又好像是我们正全速在高速上行驶,但是突然前面来了个交警在检查,我们不得不停下脚步来接受检查。重构更是一件神奇的事情,它使我们敲的代码慢慢实现,心里的成就感油然而生,哈哈,相信大家都有这样的赶脚。

但是话又说回来了,敲出来当然好了,但是要是万一出错了,嘿嘿,后果你懂得,很可能我们一天都在纠结于同一个问题,哈哈,那样会更爽,最爽的莫过于那个问题迎刃而解的时候,我们也许会留下激动的“泪水”。

说实话,我真的不会怎么写博客,重构的个中滋味通过别人的博客是体会不到的,只有当自己真正经历之后才能理解。别人说再多也是别人的,自己的才最真实!

同志们,加油!!!!

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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