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PSO-LSTM基于PSO优化LSTM网络的电力负荷预测(Python代码实现)
内容概要:通过结合粒子群优化算法(PSO)与长短期记忆网络(LSTM),构建了一种用于电力负荷预测的混合模型(PSO-LSTM)。该方法利用PSO算法优化LSTM网络的关键超参数,如学习率、隐含层节点数等,以提升模型的收敛速度和预测精度。文中详细阐述了模型的构建流程、PSO的优化机制以及LSTM在处理时序数据方面的优势,并通过Python代码实现了完整的预测流程,涵盖数据预处理、模型训练、参数寻优和结果可视化等环节。最后通过实际案例验证了PSO-LSTM模型相较于传统LSTM在预测精度上的显著提升。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识的在校学生、研究人员及电力系统相关领域的工程师,特别是对时间序列预测和智能优化算法感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电力系统中短期负荷预测,为电网调度、发电计划和能源管理提供高精度的数据支持;②为研究者提供一种将智能优化算法与深度学习网络相结合的实践范例,目标是提升模型的泛化能力和预测准确性。; 阅读建议:此资源以Python代码实现为核心,建议读者在学习时结合代码逐行理解模型构建和优化逻辑,重点关注PSO算法如何与LSTM的训练过程进行交互,并尝试使用自己的数据集进行复现实验,以深入掌握该混合模型的应用技巧。
PyTorch函数API快速查询手册
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c PyTorch 是一款广受欢迎的深度学习框架,它能够充分利用 GPU 和 CPU 的强大计算能力来加速 tensor 的运算。该框架的设计注重灵活性与效率,提供了一个简洁直观的 API 以及动态计算图(Dynamic Computational Graph),这使得它在学术研究和工业生产中都备受青睐。通过直接操作 tensor,用户可以在 PyTorch 中轻松完成模型的构建与训练。与 TensorFlow 等其他深度学习框架相比,PyTorch 的动态图机制让模型的搭建和调试过程更加直观便捷。 自动求导是 PyTorch 的一项核心功能,它支持反向传播(Backpropagation)技术,能够自动计算神经网络参数的梯度,从而实现模型的优化。自动求导的实现主要依赖以下几个关键机制:首先,requires_grad 标志可以在创建 tensor 时设置为 True,这样 PyTorch 会自动记录该 tensor 的操作历史,以便后续计算梯度。如果某个 tensor 不需要计算梯度,则可以将其 requires_grad 设置为 False,或者在操作时使用 with torch.no_grad(): 上下文管理器来避免梯度计算。其次,自动求导支持从计算图中排除不需要梯度计算的子图,例如某些已知不会使用梯度的参数,从而提高计算效率。此外,PyTorch 的自动求导功能会记录每个 tensor 操作的历史信息,当调用 .backward() 方法时,它能够依据链式法则自动计算梯度。不过,需要注意的是,虽然 PyTorch 通常鼓励使用 In-place 操作来节省内存,但在自动求导过程中,某些 In-place 操作可能会干扰梯度计算,因此需要进行相应的正确性检查。 在 PyTorch
杨氏模量平面投影matlab代码-Deep-Video-Inpainting:“深度视频修复”的官方pytorch实现(CVPR2019)
杨氏模量平面投影matlab代码Deep_Video_Inpainting “深度视频修复”的官方 pytorch 实现(CVPR 2019,TPAMI 2020) , , , 和 。 (*:同等贡献) [] [] [] 如果您也对视频字幕删除感兴趣,请查看 [] [] 更新 这是最近在Python=3.7, Pytorch=1.4, Cudatoolkit=10.0 下测试的。 免责声明 这是在Python=3.6, PyTorch=0.4.0下测试的Python=3.7,Pytorch=1.4,Cudatoolkit=10.0。 测试 下载训练好的权重“save_agg_rec_512.pth”并将其放在“./results/vinet_agg_rec/”中谷歌驱动器:[] [] 创建 conda env 并安装 Pytorch 库。 conda create -n vinet python=3.7 -y conda activate vinet conda install pytorch=1.4 torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch -y
PyTorch深度学习原理与实战案例
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9d9abb6f630c PyTorch深度学习原理与实战案例(最新、最全版本!打开链接下载即可用!)
视频图matlab代码-ReadHICMD:阅读HICMD代码并添加注释
视频图matlab代码随时访问我和 Hi-CMD:可视化红外人员重新识别的分层跨模态解缠[] 简报影片 1分钟版本(ENG) 5分钟版本(KOR) <我们的分层跨模态解缠(Hi-CMD)概念的图示> 先决条件 Ubuntu 18.04 Python 3.6 PyTorch 1.0+(建议使用最新版本) NVIDIA GPU(> = 8.5GB) CUDA 10.0(可选) CUDNN 7.5(可选) 入门 安装 配置虚拟(anaconda)环境 conda create -n env_name python=3.6 source activate env_name conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 安装python库 conda install -c conda-forge matplotlib conda install -c anaconda yaml conda install -c anaconda pyyaml conda install -c anaconda scipy conda
视频图matlab代码-PPDM-Real-time-Human-Object-Interaction-Detection-ct:PPDM实时
视频图matlab代码PPDM 我们的CVPR 2020论文“”的代码。 由王菲,陈彦杰,陈谦贡献。 检查清单 HICO-Det数据集上的培训代码和测试代码。 (2020-03-11) HOI-A数据集上的培训代码和测试代码。 (2020-03-11) HOI-A数据集。 图片演示。 视频演示。 用于视频HOI检测的PPDM。 PPDM用于以人为中心的关系细分。 入门 安装 该代码已在Ubuntu 16.04,Python 3.6和PyTorch v0.4.1上进行了测试。 克隆此存储库。 git clone https://github.com/YueLiao/PPDM.git $PPDM_ROOT 安装pytorch0.4.1。 conda install pytorch=0.4.1 torchvision -c pytorch 安装要求。 pip install -r requirements.txt 编译可变形卷积(来自)。 cd $PPDM_ROOT/src/lib/models/networks/DCNv2 ./make.sh 演示版 图片演示 影片示范 培训与测试 数据集
视频图matlab代码-PPDM-ttf:PPDM-ttf
视频图matlab代码PPDM 我们的CVPR 2020论文“”的代码。 由王菲,陈彦杰,陈谦贡献。 检查清单 HICO-Det数据集上的培训代码和测试代码。 (2020-03-11) HOI-A数据集上的培训代码和测试代码。 (2020-03-11) HOI-A数据集。 图片演示。 视频演示。 用于视频HOI检测的PPDM。 PPDM用于以人为中心的关系细分。 入门 安装 该代码已在Ubuntu 16.04,Python 3.6和PyTorch v0.4.1上进行了测试。 克隆此存储库。 git clone https://github.com/YueLiao/PPDM.git $PPDM_ROOT 安装pytorch0.4.1。 conda install pytorch=0.4.1 torchvision -c pytorch 安装要求。 pip install -r requirements.txt 编译可变形卷积(来自)。 cd $PPDM_ROOT/src/lib/models/networks/DCNv2 ./make.sh 演示版 图片演示 影片示范 培训与测试 数据集
pytorch-LunarLander:OpenAI Gym中针对LunarLander-v2环境的不同Deep RL算法的PyTorch实现
pytorch-LunarLander OpenAI Gym中针对LunarLander-v2环境的不同Deep RL算法的PyTorch实现 我们实施了3种不同的RL算法来解决LunarLander-v2环境: 模仿学习 加强 优势-演员-批评(A2C) 注意:模仿学习是在Keras中实现的,另外两种算法是在PyTorch中实现的 指示: 安装所有依赖项 克隆仓库 运行以下命令: 3.1)python imitation.py 3.2)python reinforce.py 3.3)python a2c.py
数字反向-下载即用.zip
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Problem Description 已知一个整数,要求将该整数各位上的数字进行顺序颠倒,以形成一个新整数。新整数同样需符合整数的标准表达,即当原始输入的整数值不为零时,经过颠倒数字顺序后得到的新整数的首位数字不应为零。 Input 输入将包含多个数据集,每个数据集以单独的一行形式呈现为一个整数N,其中N的取值范围在-1000000000至1000000000之间。 Output 针对每一个数据集,需要输出其数字顺序颠倒后的新整数。 Sample Input 123 -380 Sample Output 321 -83
Screenrecording_20261001_214131.mp4
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js图片鼠标悬停文字效果
源码链接: https://pan.quark.cn/s/aed7734c3b35 在JavaScript(JS)编程领域,达成“当鼠标停留在图片上时展示文字说明功能”是一种普遍的交互设计技巧,它有助于改善用户体验,使用户可以更便捷地获取图片所蕴含的信息。这种功能通常是通过融合HTML、CSS以及JavaScript技术来构建的。接下来我们将深入阐释这一流程。 首先,我们需要构建HTML框架。在网页中,我们可以为每张图片定义一个`<img>`标签,并为其附加一个数据属性,例如"data-description",用于存放文字说明。例如: ```html <img src="image.jpg" alt="图片说明" data-description="这是图片的文字说明"> ``` 其次,我们需要运用CSS来隐藏默认的文字说明,并在鼠标悬停时将其展示出来。可以定义一个类,例如`.hidden`,将其设置为`display: none`,然后在`:hover`伪类下将其显现: ```css .hidden { display: none; } img:hover + .description { display: block; } ``` 在此假设存在一个紧邻图片的`.description`元素,当鼠标悬停在图片上时,`.description`元素会变得可见。 然后,借助JavaScript来动态生成这些`.description`元素,并将图片的数据说明填充进去。可以使用`document.querySelectorAll()`方法选取所有图片,随后遍历每一项,构建对应的`.description`元素: ```javascr...
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【SCI一区复现】基于配电网韧性提升的应急移动电源预配置和动态调度(下)-MPS动态调度(Matlab代码实现)
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极端灾害事件易造成配
内容概要:本文提出了一种针对IEEE118节点电力系统的多源动态最优潮流分布鲁棒优化方法,旨在应对高比例可再生能源接入背景下电力系统中存在的多源不确定性(如风电、光伏出力波动和负荷变化)对电网安全经济运行的挑战。该方法构建了基于有限概率分布信息(如均值、方差等矩信息)的分布鲁棒优化模型,通过求解在最坏可能概率分布下的最优潮流方案,确保调度决策具备强大的鲁棒性。文中详细阐述了模型的数学形式与求解算法,并通过在IEEE118标准系统上的Matlab代码实现与仿真实验,充分验证了该方法在降低运行成本、提高系统可靠性以及有效管控不确定风险方面的优越性能。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员以及从事电网调度与规划工作的工程师。; 使用场景及目标:①研究和解决含高比例可再生能源接入的电力系统动态最优潮流问题;②学习和应用分布鲁棒优化理论解决工程中的不确定性决策问题;③为电网的实际调度运行提供更具鲁棒性和可靠性的决策支持方案。; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,不仅提供了完整的理论模型,更包含了详尽的仿真代码。建议读者在深入理解分布鲁棒优化理论的基础上,动手运行和调试代码,通过修改模型参数、对比不同置信水平和不确定性范围等场景下的仿真结果,来深刻掌握该方法的内在机理和实际应用效果。
奇文图片批量加水印工具
本地离线处理,图片不泄密软件是电脑本地工具,所有图片加载、水印渲染全部在本机完成,不会把原图上传到第三方服务器。对于有版权素材、商品图、内部资料的用户,不用担心原图在在线平台被留存、盗用,隐私安全性远高于网页版加水印工具。 批量多图同时处理,支持多格式图片可以一次性导入多张图片,也可以直接导入整个文件夹,一键批量加水印。支持 JPG、JPEG、PNG 等主流图片格式,导入后列表直接展示文件名、图片尺寸,方便核对待处理素材。
分布鲁棒数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究(Matlab代码实现)
【分布鲁棒】数据驱动的多离散场景电热综合能源系统分布鲁棒优化算法研究(Matlab代码实现)
YOLO26算法城市人行道与道路边缘防撞柱目标检测+训练好的模型+1023张数据集+pyqt可视化界面.zip
可参考下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[B1W1S型防撞柱(BOLLARD B1W1S), BW1型防撞柱(BOLLARD BW1), BW1S型防撞柱(BOLLARD BW1S), BW1WW1W1S型防撞柱(BOLLARD BW1WW1W1S), BW2S型防撞柱(BOLLARD BW2S), BW3型防撞柱(BOLLARD BW3), BW3S型防撞柱(BOLLARD BW3S), BY1型防撞柱(BOLLARD BY1), BY1S型防撞柱(BOLLARD BY1S), BY1W1S型防撞柱(BOLLARD BY1W1S), BY1WY1型防撞柱(BOLLARD BY1WY1), BY2I型防撞柱(BOLLARD BY2I), BY2IS型防撞柱(BOLLARD BY2IS), BY3型防撞柱(BOLLARD BY3), BY3I型防撞柱(BOLLARD BY3I), BY3S型防撞柱(BOLLARD BY3S), H BW3型防撞柱(BOLLARD H BW3), IB型防撞柱(BOLLARD IB), NW1WW1W1S型防撞柱(BOLLARD NW1WW1W1S), NY1WY1Y1型防撞柱(BOLLARD NY1WY1Y1), NY3I型防撞柱(BOLLARD NY3I), NY3IS型防撞柱(BOLLARD NY3IS), Q BW1型防撞柱(BOLLARD Q BW1), Q BW3型防撞柱(BOLLARD Q BW3), 防撞柱(bollard)] · 训练集:1023 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1023 张 该数据集聚焦于城市公共空间中各类防撞柱的精细化识别,涵盖人行道、斑马线边缘、公交站台、商业街区入口及道路隔离带等多种典型场景,为智能交通管理与城市基础设施安全监测提供高精度视觉感知基...
数学建模数据集中国金融年鉴2016(EXCEL)-9OY3351797
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资源AR全套插件去限制版一键安装
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solidworks弯曲系数
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在机械工程领域,SolidWorks被视作一种被普遍采纳的三维计算机辅助设计(CAD)系统,特别是在金属板材加工设计方面具有突出的性能。本文将深入阐释"SolidWorks弯曲系数"这一核心概念,以及如何运用K因子来执行下料尺寸的核算。弯曲系数,通常以K因子来表示,是金属板材弯曲环节中不可或缺的指标。当金属板材进行弯曲时,由于材料内部受力分布不均匀,导致弯曲后的构件实际大小与初始下料尺寸之间存在出入。K因子即用于修正这种偏差的参数,它紧密关联于材料的物理特性、弯曲角度、弯曲半径以及金属板材的厚度等要素。 掌握K因子的核算方式。K因子一般依据材料的屈服特性、弹性系数和泊松比等力学参数,并考虑弯曲半径与金属板材的厚度来加以确定。在SolidWorks系统中,软件预置了众多常用材料的K因子资料库,可供直接选用。然而,对于特殊材料或需求精确核算的场合,工程师能够借助数学表达式或弯曲实验来获取K因子。 公式通常表现为:K = (R + t) / (R - t),其中R代表弯曲半径,t象征金属板材的厚度。尽管该基础公式可能无法适用于所有情形,因为实际弯曲时的材料形变更为复杂。因此,有时需要借助实验手段获取更精确的K因子,例如通过弯曲样品并检测其实际尺寸来进行修正。 在实际操作中,SolidWorks配备了便利的工具——弯曲表格(Bend Table),用户可输入K因子、弯曲半径、材料厚度等数据,软件将自动得出下料尺寸。这显著提升了设计效能,并降低了误差的发生。 以提供的"弯曲系数核算.xls"为例,这是一个Excel文件,极有可能收录了不同材料、不同弯曲半径下的K因子数值。工程师可利用这...
大规模新能源并网下的火电机组深度调峰经济调度研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了在大规模新能源并网背景下,火电机组进行深度调峰的经济调度问题,并提供了相应的Matlab代码实现。文章深入分析了新能源出力的波动性和不确定性对电力系统调峰能力提出的更高要求,探讨了火电机组在低负荷运行工况下的技术经济特性与运行约束。通过构建一个综合优化调度模型,统筹考虑发电成本、调峰深度、机组启停、爬坡速率以及新能源消纳等多重因素,旨在实现电力系统在安全性、经济性和清洁性方面的多目标协同优化。文中详细阐述了模型的数学构建过程、求解算法(如智能优化算法)的应用,并通过仿真算例验证了所提方法的有效性,充分展示了其在提升系统运行灵活性和促进新能源高效消纳方面的巨大潜力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力行业从业者。; 使用场景及目标:① 学习和理解高比例新能源接入下电力系统经济调度面临的新挑战与解决方案;② 掌握火电机组深度调峰的建模方法与优化求解技术;③ 获取可复现的Matlab代码,用于教学演示、算法验证或在此基础上进行二次开发。; 其他说明:该资源不仅提供了严谨的理论分析,更侧重于通过代码实现来完整展现整个研究过程,使用者应结合理论部分深入理解代码逻辑,以便更好地掌握相关技术。
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