18、正则Arnoux - Rauzy序列的临界指数及2 - 平衡序列研究

正则Arnoux - Rauzy序列的临界指数及2 - 平衡序列研究

正则AR序列双特殊因子长度公式

对于正则 $d$ 元AR序列,我们可以得到其主、次双特殊因子长度的公式。设 $u$ 是斜率为 $\theta = (a_N) {N\geq0}$ 的正则 $d$ 元AR序列,$(Q_N) {N\geq0}$ 是推论12中的序列,$N$、$m$ 为非负整数且 $0 \leq m < a_{N + 1}$,$b$ 是与 $(N, m)$ 相关联的双特殊因子,则其长度公式为:
[|b| = \frac{1}{d - 1}\left((1 + (d - 1)m)Q_N + \sum_{i = 1}^{d - 1}((d - i - 1)a_{N - i + 1} + 1)Q_{N - i} - d\right)]
例如,当 $d = 2$ 时,若 $Q_{-2} = Q_{-1} = Q_0 = 1$,$Q_1 = 3$,$Q_2 = 6$,对于不同的 $(N, m)$ 组合,双特殊因子长度计算如下:
|$(N, m)$|双特殊因子长度计算|结果|
| ---- | ---- | ---- |
|$(0, 1)$|$\frac{1}{2}(3Q_0 + Q_{-1} + Q_{-2} - 3)$|$1$|
|$(1, 0)$|$\frac{1}{2}(Q_1 + 3Q_0 + Q_{-1} - 3)$|$2$|
|$(2, 0)$|$\frac{1}{2}(Q_2 + 2Q_1 + Q_0 - 3)$|$5$|

正则AR序列的(渐近)临界指数

利用定理2和相关内容,我们可以推导出正则AR

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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