通知:正式迁移至新博客

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博客迁移这事情已经有一段时间了,不过最近发现似乎还有许多朋友不知道这点,以为我怎么不写博客了——其实我还在写,写的还挺勤快的,只不过已经不继续同步到博客园了。这事儿说来也很遗憾,原本我打算两边同步更新,毕竟在博客园积累了大量人气,像我现在新博客的访问量少的可怜。不过从博客园吸引流量的做法也让一些朋友感到不满,主要是指关闭评论这件事情吧。我关闭评论,主要是因为不想在两边维护评论(一句话说两遍还是相当不DRY的如果dudu要引入第三方博客的合作机制,也要考虑一下这个问题)。权衡之下,还是主营新博客,如果没有特别的事情就不更新了吧。

我的新博客搬迁至http://blog.zhaojie.me,RSS源也已经变为http://blog.zhaojie.me/rss,建议大家都要养成订阅信息的习惯。新博客买的是Linode的VPS,操作系统使用的是Ubuntu,系统自己从头写起,运行在Apache + Mono上,十分粗糙,没有任何参考价值,就不所谓“开源”了。有个root权限的VPS真的十分方便,爱干什么干什么,托管网站只是一小个工作,想架个反向代理等等几乎没有任何限制,自由自主。

“自由自主”也是我开独立博客最主要的原因。比如,有了独立博客以后自己开发什么都行,比如新博客右侧的推特消息,还有我最得意的带有实时预览的“评论功能”;再比如,我想发点得罪人的消息也不用看在博客园的发展上无奈地删帖了。此外完全由自己管理时就不会收到博客园修改的影响,例如您可能会发现旧博客的主标题这边的样式又错乱了……如果您觉得这些都不足以成为开独立博客理由,那我只能说您无法理解我的心情了。

博客对我相当重要。

总之,欢迎大家来我的新博客玩。


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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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