r-kaggle-泰坦尼克号 #Titanic生存预测 该存储库包含我针对Kaggle的《泰坦尼克号生存预测问题》的一些方法。 该存储库包括用于功能选择的脚本，用于数据建模的替代策略，原始测试和训练数据集以及为其生成的可视化图。 所有代码段均以R编写。 泰坦尼克号生存预测问题 在这一普遍的挑战中，目标是根据性别，阶级，机票详细信息，年龄类别等属性来预测什么样的人可能度过泰坦尼克号灾难。 程式码范例 去做 动机 列出的示例代码中的一种方法已提交给Kaggle。 安装 数据集可以在“数据”文件夹中找到。 它包括2个分别用于培训和测试的csv文件。 train.csv（59.76 kb） test.csv（27.96 kb） 使用以下R包。 seqinr：生物序列检索和分析 e1071：统计部概率论小组的其他职能（以前为E1071），维也纳工业大学 派对：递归派对的实验室 Ame

基于机器学习的量化投资策略demo.zip这是一个demo程序，旨在帮大家快速入门基于机器学习的量化投资方法。适于人群：有一定python基础，对炒股和量化投资一无所知的人。 运行程序 首先，通过以下命令安装必需的python依赖库。 pip install -r requirements.txt 调用tusare，获取股票的历史价格数据。每支股票的数据会保存在file/data目录下，所有股票的代码保存在文件file/stock_list.txt中，作为demo我只往里面放了10支股票，实战中应该尽可能地多放一些。 python data.py 根据基础的价格数据，生成机器学习模型所需要的高级特征。最终的特征文件是pickle二进制格式，存放在目录file/feature下。 python feature.py 训练lightGBM模型。模型文件是file/model.lgb.txt。 python model.py 根据历史数据回测模型效果。每天应该买入哪支股票以及对应的收益会存储在文件file/record.csv中，同时会计算量化投资最经常关注的三个指标：累积收益、最大回

在构建安全稳定、经济低碳的智能电网的过程中，利用柔性负荷主动参与电网的协同控制受到高度重视。为挖掘和利用柔性负荷响应电网需求的调控潜力，提出一种专门针对柔性负荷的虚拟电厂构架；选取冰蓄冷空调作为典型受控对象，给出一种优先保障用户用电体验和经济性并计及电力系统供需关系的优化用电控制策略；结合空调系统的实际运行特性和用户用电期望，以设备运行费用最低、电网负荷波动最优为目标构建双层优化模型。通过算例在不同冷负荷需求下对冰蓄冷空调的控制结果进行仿真对比，验证了所提控制策略的可行性和有效性。

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控制系统设计与实践课程报告 1：PID控制策略的研究，设计数字PID控制律，跟踪阶跃信号、跟踪方波信号等；绘制系统输出和系统；控制量随时间变化的曲线；对初始数字PID控制策略进行改进；总结PID控制参数调节的具体方法。 2、模糊PID控制策略的研究，实现PID控制参数的自整定；设计模糊PID控制系统，借助模糊控制工具箱，实现被控量跟踪方波信号；探讨所设计的控制系统的稳定性/稳态性能/瞬态性能；分析可能对控制性能产生影响的因素。

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