Pluge模式

Pluge模式,是最常见的模式,实现后期绑定。增加程序灵活性,通过配制文件可以方便配制不同的实现。
这篇POST以简单方式实现,代码中细节就不说了。

接口:
namespace SamplePlugePattern.Interface
{
    
/// <summary>
    
/// define a action interface
    
/// </summary>
    public interface IAction
    {
        
void Burn();
    }
}

实现:
namespace Machine
{
    
public class MachineT50:IAction
    {
        
public void Burn()
        {
            Console.WriteLine(
"MachineT50 is burning now.");
        }
    }
}

客户类:
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Reflection;
using System.Configuration;
using SamplePlugePattern.Interface;

namespace WorkPlat
{
    
/// <summary>
    
/// Pluge Pattern Sample
    
/// </summary>
    
/// <remarks>author PetterLiu http://wintersun.cnblogs.com </remarks>
    class Program
    {
        
static void Main(string[] args)
        {
            
string AssemblyName = ConfigurationManager.AppSettings["AssemblyName"];
            
string TypeName = ConfigurationManager.AppSettings["TypeName"];
            IAction action 
= UsingActivator(AssemblyName, TypeName);
            action.Burn();
        }

        
private static IAction UsingCurrentAppDomain(string assemblyname, string typename)
        {
            
return AppDomain.CurrentDomain.CreateInstanceAndUnwrap(assemblyname, typename) as IAction;
        }

        
private static IAction UsingActivator(string assemblyname, string typename)
        {
            Assembly assembly 
= Assembly.Load(assemblyname);
            Type type 
= assembly.GetType(typename);
            
return Activator.CreateInstance(type) as IAction;
        }
    }
}

这里使用的是appSettings,实际中还可以用自定义配制节。
<configuration>
  
<appSettings>
    
<add key="AssemblyName" value="Machine"/>
    
<add key="TypeName" value="Machine.MachineT50"/>
  
</appSettings>
</configuration>

Ps:我们还可以用Asp.net中的Provider模式,IOC来实现。
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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