Z-score normalization method
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python实现几种归一化方法(Normalization Method)
主要介绍了python实现几种归一化方法(Normalization Method),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Python数据分析:异常值检验的两种方法 — Z 分数 & 上下分位点(放入自写库,一行代码快速实现)
引言 数据预处理时,异常值的存在可能对最终建立的模型的精度和泛化能力有较大的影响。检测异常值的方式有很多,最基本的两种方法为 z 分数法和上下截断点法。 对 z 分数法还存在些许疑虑的可查看如下博文 统计学: Z 分数 & 正态分布 (附 Python 实现代码) –Z 检验先修; Z 分数与正态分布两者关系; Z 分数与百分位数的异同;面试要点(以心理学实验为舟) 本文针对这两种方法,构造自写库,最终实现函数的快捷调用,在很大程度上提高了数据预处理的效率。 效果展示(Jupyter notebook) 一行代码快速绘图查看房价分布情况 如何一步到位的画出复杂精美的图片可以参考
python入门
python基础语法,python入门学习
复现遗传算法考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略(Python代码实现)
内容概要:本文研究了在储能系统与可再生能源消纳责任制双重背景下,售电公司购售电策略的优化问题。通过构建涵盖常规电力、可再生能源、储能放电及现货市场、中长期合约等多种购电渠道的多变量、多约束决策模型,采用遗传算法进行求解,旨在实现成本最小化或利润最大化的目标。文中详细阐述了目标函数的设计、功率平衡、储能容量、可再生能源消纳考核等关键约束条件,并利用Python代码实现了算法求解与仿真分析,为售电公司在复杂电力市场环境下的科学决策提供理论依据和技术支持。; 适合人群:具备Python编程基础,对电力市场运营、能源经济或智能优化算法(如遗传算法)有一定了解的研究生、科研人员或能源行业从业者。; 使用场景及目标:① 学习如何将遗传算法应用于解决实际的能源经济调度问题;② 理解售电公司在面临可再生能源配额考核时的决策逻辑与优化方法;③ 掌握使用Python构建和求解电力系统优化模型的实践技能。; 阅读建议:此资源以代码实现为核心,建议读者在阅读时结合提供的Python代码,深入理解模型的数学表述与算法实现细节,并尝试修改参数或模型结构以进行扩展研究。
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【DQN、PyTorch】使用深度Q网络(DQN)和非正交多址接入(NOMA)的无人机上行链路干扰管理研究(Python代码实现)
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摘
内容概要:本文系统研究了基于TCN-BiGRU-Attention混合神经网络模型的多变量输入单步风电功率预测方法,旨在提升预测精度与模型鲁棒性。该模型融合了时间卷积网络(TCN)在局部与长期序列特征提取方面的优势、双向门控循环单元(BiGRU)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力。文章详细阐述了模型的整体架构设计、多变量输入数据的预处理流程、各组件间的协同工作机制,并提供了完整的Matlab代码实现方案。通过对比实验验证了该组合模型相较于单一模型在预测准确性上的显著优越性,为解决高波动性可再生能源出力预测问题提供了有效的技术路径。; 适合人群:具备一定的机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程语言,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能电网规划等相关领域的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场短期功率预测,为电网的安全稳定运行和经济调度提供高精度数据支撑;②作为深度学习在时间序列预测领域的高级案例,用于深入学习TCN、BiGRU与Attention机制的融合思想、实现技巧及其在复杂非线性系统建模中的应用;③为解决其他具有强时序性和多影响因素的预测问题(如光伏发电、负荷预测等)提供模型设计与优化的参考范式。; 阅读建议:读者在学习过程中应重点理解模型各组成部分的设计原理及其相互连接的逻辑,结合所提供的Matlab代码进行实践操作,通过调整网络超参数、尝试不同的输入变量组合以及分析注意力权重分布,来深入探究模型的性能表现与内在机制,从而达到最佳的学习与应用效果。
【计算机等级考试】二级MS Office与Python备考指南:公共基础选择题及操作题高分通关策略设计
内容概要:《计算机二级通关宝典》是一份针对全国计算机等级考试(NCRE)二级的全面备考指南,涵盖MS Office高级应用与Python语言程序设计两大主流科目。书中系统介绍了考试结构、报名流程、题型分布及评分标准,并重点解析公共基础知识、选择题技巧、各科核心考点(如Word排版、Excel函数、PPT设计、Python语法与编程逻辑),提供真题演练思路和高效备考规划,帮助考生科学提分。; 适合人群:准备参加计算机二级考试的在校大学生、职场新人及零基础编程或办公软件学习者,尤其适合希望通过系统训练快速掌握应试技能的人群。; 使用场景及目标:①指导考生制定合理复习计划,提升Office操作熟练度与Python编程能力;②突破高频难点如Excel函数嵌套、VLOOKUP查找、Python循环与文件处理;③通过真题训练掌握答题节奏,确保选择题不丢分、操作题结果准确。; 阅读建议:本书强调“真题为王”,建议读者结合配套题库边练边学,重视操作结果而非仅看懂步骤,考前重点复盘错题与高频考点,严格按照考试时间模拟训练,提升实战能力。
Matlab实现熵权法
Matlab实现熵权法(EWM),提供一个子函数,输入参数为矩阵形式。
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传感数据分析-Approximate Entropy Weight Method(近似熵权法)
Python实现近似熵权法,内附数据集
spectral-pretreatment-method光谱预处理方法
标准正态变换; 多元散射校正; Savitzky-Golay 平滑滤波函数; 滑动平均滤波; 一阶差分; 二阶差分 ; 小波变换 ; 均值中心化; 标准化 ; 最大最小归一化 ; 矢量归一化
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1. 基于划分的聚类 1. 闵可夫斯基距离/明氏距离/范式距离(Minkowski): 2. 夹角余弦相似度: 3. 杰卡德相似系数与距离(Jaccard):
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