TypeError: eval() arg 1 must be a string, bytes or code object,我在用python设计科学计算器时遇到此问题,请为我推断可能原因
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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TypeError: missing 1 required keyword-only argument-python中的报错问题
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基于贝叶斯优化的PatchTST综合能源负荷多变量时间序列预测研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于贝叶斯优化的PatchTST综合能源负荷多变量时间序列预测”展开研究,提出了一种结合PatchTST模型与贝叶斯优化算法的预测框架,旨在提升综合能源系统中负荷预测的精度与稳定性。PatchTST通过将原始时间序列划分为多个局部片段(patch),提取局部时序特征并结合Transformer架构进行全局依赖建模,有效捕捉多变量间的复杂时空关联;同时引入贝叶斯优化对模型超参数进行自动调优,提升模型泛化能力。研究基于实际综合能源系统数据进行了实验验证,结果表明该方法在多步预测任务中相较传统LSTM、GRU及标准Transformer模型具有更高的预测精度和鲁棒性,适用于高维、非线性、强耦合的能源负荷序列建模。; 适合人群:具备一定时间序列分析基础和Python编程能力,从事能源系统建模、智能电网、负荷预测等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生及以上学历或从事相关项目开发的从业者。; 使用场景及目标:①应用于综合能源系统(如电-热-冷多能互补系统)中的多变量负荷预测任务;②解决传统模型在长期依赖、非线性特征提取方面的局限性;③实现自动化超参数优化以降低人工调参成本,提升建模效率与模型性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码实现部分,深入理解PatchTST的网络结构设计与贝叶斯优化的调参流程,建议在实际数据集上复现实验,并尝试与其他先进模型(如Informer、Autoformer)进行对比分析,进一步掌握其优势与适用边界。
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