智能优化算法——灰狼优化算法（Python&Matlab实现）
1 灰狼优化算法基本思想灰狼优化算法是一种群智能优化算法，它的独特之处在于一小部分拥有绝对话语权的灰狼带领一群灰狼向猎物前进。在了解灰狼优化算法的特点之前，我们有必要了解灰狼群中的等级制度。 ...
最邻近规则分类 KNN (K-Nearest Neighbor)算法及python实现
我的微信公众号名称：深度学习与先进智能决策微信公众号ID：MultiAgent1024公众号介绍：主要研究强化学习、计算机视觉、深度学习、机器学习等相关内容，分享学习过程中的学习笔记和心得！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！KNN算法是学者Cover和Hart早在1968年提出的算法，最初的最邻近规则分类算法最早也是被用来处理分类的问题，是基于实例的学习（instance-based lear....
决策树算法及python实现
下文只是对决策树的一个简要介绍，详细介绍：经典机器学习系列之【决策树详解】1.什么是决策树 / 判定树（Decision Tree）? 决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶端是跟结点。举个例子：我们用决策树来计算一下小明是否会去游泳，如上图所示，我们首....
基于遗传算法的梯级水电站群优化调度研究（Python代码实现）
1 概述中国是一个洪水多发的国家，洪涝灾害造成的社会经济损失在所有自然灾害损失中位居第一，占 60%以上。中国 10%的国土面积、40%的人口、30%的耕地、70%的农业总产值和 100 座大中城市都在受到洪涝灾害的威胁。近年来，中国通过梯级水电站群开展调节水流、拦洪蓄水、承载调水等工作，有效降低汛期洪涝灾害风险，减少水电站发电弃水，提高了水能资源利用率。当前中国流域水电站群开发的力度增强、步伐....
Python OJ题典型算法：字符型数据与ASCII码详解
介绍 本文将介绍字符型数据与ASCII码的相关知识点。 解析 在计算机中，字符型数据与ASCII码密切相关。ASCII（American Standard Code for Information Interchange）是一种用于表示文本字符的编码方式。 解题思路 要理解字符型数据与ASCII码之间的关系，我们首先需要了解ASCII码的基...
Python OJ题典型算法：最长公共子序列
算法介绍 本文将探讨如何使用动态规划算法解决最长公共子序列（Longest Common Subsequence）问题。 算法解析 最长公共子序列问题是在两个字符串中寻找最长的子序列，该子序列在两个字符串中均存在，但不要求连续。例如，对于字符串 A="ABCD" 和 B="ACDF...
Python OJ题典例算法：最大子序和
题目介绍最大子序和问题是一个经典的算法问题，要求找到一个连续子数组，使得子数组的和最大。例如，对于数组[-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4]，其最大子序和为[4, -1, 2, 1]，和为6。 题目解析 解决最大子序和问题的一种有效思路是动态规划。动态规划通过将问题分解为多个阶段，并记录每...
【状态估计】将变压器和LSTM与卡尔曼滤波器结合到EM算法中进行状态估计（Python代码实现）
1 概述文章来源：卡尔曼滤波器需要模型的真实参数，并递归地求解最优状态估计期望最大化（EM）算法适用于估计卡尔曼滤波之前不可用的模型参数，即EM-KF算法。为了提高EM-KF算法的准确性，作者提出了一种状态估计方法，该方法在序列到序列的编码器-解码器（seq2seq）框架下，将长-短期存储器网络（LSTM）、变压器和EM-KF方法相结合。对线性移动机器人模型的仿真表明，新方法更准确。卡尔曼滤波需....
基于麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数SSA-LSTM冷、热、电负荷预测（Python代码实现）
1 概述电力负荷预测实质是时间序列预测问题，存在非平稳性和影响因素的复杂性。为了提高预测精度，解决长短期记忆神经网络（LSTM）参数选取随机性大、选取困难的问题，本文提出了一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化长短期记忆神经网络参数的短期电力负荷预测模型（SSA-LSTM）,通过历史用电负荷数据、相关影响因素数据对待预测日进行负荷预测。本文建立SSA-LSTM模型，进行冷、热、电负荷预测。先对时间序....
基于长短期记忆网络和凸优化算法的综合智能电网的可再生能源预测（Python代码实现）
1 概述技术的进步使可再生能源（太阳能、风能等）得以大规模利用。将传统能源和可再生能源相结合的智能电网被认为是一种可持续的发电解决方案。然而，所有可再生能源都受到环境因素（如风速、太阳辐射强度、云层）的影响，这些因素会导致这些能源产生的电力波动。此外，可用性受每日/年度周期的影响（例如，太阳能仅在白天可用）。而智能计量支持实时需求预测；还需要预测可再生能源发电量的精确模型。准确的预测模型将确保电....
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