## 一、项目背景 本项目所用数据集包含了一个家庭6个月的用电数据,收集于2007年1月至2007年6月。这些数据包括有功功率、无功功率、电压、电流强度、分项计量1(厨房)、分项计量2(洗衣房)和分项计量3(电热水器和空调)等信息。 ## 二、数据说明 该数据集共收集了一个月内的`260640条`数据,共`9个`字段。 本项目通过分析家庭用电数据,运用时序分析的方法,旨在深入理解和预测家庭电力消费模式。项目所用数据集涵盖了2007年1月至2007年6月期间一个家庭的电力消耗情况,为研究者提供了长达六个月的详细电力使用记录。这一时间跨度覆盖了不同季节,为季节性电力消费模式的分析提供了丰富信息。数据集包含了有功功率、无功功率、电压、电流强度等多个维度的信息,这些数据对于分析家庭电力使用的特点和模式至关重要。 项目从一个家庭的电力消费出发,但其成果对于更大范围的家庭乃至整个社区的电力需求预测同样具有参考价值。通过对有功功率和无功功率的分析,可以了解家庭在电力系统中所消耗的真实能量和视在能量。电压和电流强度的记录有助于分析家庭电网的稳定性和安全性问题。而分项计量数据,包括厨房、洗衣房以及电热水器和空调的用电情况,使得对家庭内部不同电力消费部分的分析成为可能,这对于优化家庭用电效率和制定节能策略具有实际意义。 在分析方法上,项目采用了时序分析技术。时序分析是指对按照时间顺序排列的数据进行统计分析的方法,这类方法在处理时间序列数据时特别有效。通过时序分析,研究人员可以识别数据中的趋势、季节性模式、周期性规律等,这些对于预测未来的电力需求、调整电力供应策略具有重要意义。 本项目的分析过程可能涉及到了多种数据分析技术。首先是数据预处理,包括数据清洗、数据归一化等,以确保分析的准确性。接下来可能是时间序列的平稳性检验,非平稳时间序列通常需要通过差分等方法转换为平稳序列。在此基础上,应用各种时序模型,如ARIMA模型、季节性分解的时间序列预测模型(STL),以及利用机器学习算法来提高预测精度。项目中可能还包括了特征工程,通过创建新特征或变换现有特征来增强模型的预测能力。 该项目还可能涉及到一些编程和软件工具的使用,尤其是Python编程语言。Python在数据分析领域广泛应用,支持多种数据分析库,如Pandas、NumPy和Matplotlib等,这些工具对于数据处理和可视化提供了极大的便利。此外,Python的机器学习库,如scikit-learn、TensorFlow或Keras,可能也被用于构建预测模型。 本项目不仅为家庭电力消费研究提供了详细的案例分析,而且在数据处理、时序分析以及预测模型构建方面,提供了宝贵的经验和参考。对于电力公司、政策制定者以及希望提高能源效率的家庭,本项目的研究成果具有较高的应用价值。
2025-07-18 09:39:16 4.3MB python 数据分析 人工智能
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内容概要:本文介绍了LabVIEW软件工程师为应对无赖客户而开发的时间锁模块和三层数据加密验证方法。主要内容包括:通过创建加密配置文件并写入系统时间戳来防止修改系统时间进行破解;利用客户公司名生成MD5哈希并与剩余天数结合生成动态激活码作为序列号;采用国密SM4、随机噪声字节以及字节位异或移位构建三层加密验证体系,确保只有逐层验证通过才能加载下一层解密算法。此外还提到了预留调试接口的重要性。 适合人群:LabVIEW软件工程师及相关领域的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要保护知识产权和技术秘密的工程项目,特别是工业控制系统等领域。目的是防止客户拖欠款项或非法复制软件,保障开发者的权益。 其他说明:文中提到的方法不仅能够有效防止破解,还能促使客户按时付款,同时强调了在实际应用中预留调试接口的重要性。
2025-07-14 15:05:39 3.6MB
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时光网是中国知名的电影资讯平台,提供了丰富的电影信息、影评以及评分等数据。为了获取这些数据,有时我们需要编写网络爬虫。本项目分享的“针对时光网抓取数据的爬虫”是一个实例,旨在帮助开发者了解如何从网页中提取所需信息。虽然由于时光网频繁更新可能导致部分代码失效,但其基本的爬虫架构和思路仍具有参考价值。 爬虫(Spider)是一种自动化程序,可以按照预设规则遍历互联网上的页面,提取并存储有用信息。在这个项目中,我们主要关注以下几点: 1. **网页解析**:在时光网上抓取数据的第一步是解析HTML源代码。这通常使用像BeautifulSoup或PyQuery这样的库来完成。这些库可以帮助我们定位到特定的HTML标签,如`
`, ``或``,从中提取数据,例如电影名称、上映日期和评分。 2. **数据结构化**:解析出的数据需要进行结构化处理,以便存储在数据库中。在这个案例中,可能涉及到创建Python字典或其他数据结构来存储每部电影的关键信息。 3. **数据库操作**:项目中提到了数据库,可能使用了如SQLite、MySQL或PostgreSQL等关系型数据库。数据抓取后,通过SQL语句将信息插入到相应的表中,便于后续分析和查询。 4. **代理池(Proxool)**:标签中提到了“proxool”,这是一个数据库连接池的解决方案,但在网络爬虫中,它可能被误用或者误解。在爬虫领域,通常会使用代理服务器来避免因为频繁请求同一网站而被封IP。一个代理池是多个HTTP代理的集合,爬虫在请求时可以从池中随机选取一个代理,以提高抓取效率和安全性。Python中的Scrapy框架就提供了对代理的支持。 5. **网页动态加载**:现代网页往往使用AJAX技术动态加载内容,时光网也不例外。如果遇到这种情况,可能需要使用如Selenium这样的工具模拟浏览器行为,等待页面完全加载后再进行抓取。 6. **反爬策略**:时光网可能会有防止爬虫的措施,比如验证码、User-Agent限制等。因此,编写爬虫时需要考虑如何绕过这些限制,例如设置合理的User-Agent,甚至使用模拟登录。 7. **代码结构**:尽管代码可能因时光网改版而失效,但其结构对于初学者来说仍然有价值。良好的代码组织可以帮助理解和维护爬虫项目,包括数据抓取模块、数据处理模块、数据库交互模块等。 8. **持续更新与维护**:考虑到时光网的频繁改版,一个实际的爬虫项目需要定期检查和更新,以适应网站结构的变化。 通过学习这个时光网爬虫项目,你可以了解到爬虫的基本原理和实现步骤,同时也能提升在应对网站动态加载、反爬策略和数据库操作等方面的能力。请务必遵循网站的使用协议,尊重数据版权,合法合规地进行网络抓取。
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文中介绍了针对Oracle数据库的远程复制、容灾主要有以下几种技术或解决方案:基于存储层的容灾复制方案、基于逻辑卷的容灾复制方案、基于Oracle redo log的逻辑复制方式。这类产品的原理基本相同,其工作过程可以分为以下几个流程:使用Oracle以外的独立进程,捕捉redo log file 的信息,将其翻译成sql语句,再通过网络传输到目标端数据库,在目标端数据库执行同样的sql。如果其进程赶不上Oracle日志切换,也可以捕捉归档 日志中的内容。也有的产品在源端以事务为单位,当一个事务完成后,再把它传输到目标端。 Oracle数据库的远程复制和容灾解决方案是确保业务连续性和数据安全性的重要策略。这些方案主要分为三类:基于存储层的容灾复制、基于逻辑卷的容灾复制以及基于Oracle重做日志(redo log)的逻辑复制。 1. **基于存储层的容灾复制方案**: 这种方案依赖于存储区域网络(SAN),通过存储设备进行实时或异步的数据复制。对于大数据量的系统,如每日日志量超过60GB的情况,这是个理想选择。然而,它需要源端和目标端的主机、操作系统和数据库版本一致,并且对网络环境要求较高。目标端仅需存储设备,若要实现读取功能,需要额外配置,操作相对复杂。 2. **基于逻辑卷的容灾复制方案**: 这种方法利用TCP/IP网络,由操作系统层面捕获逻辑卷的变化进行复制。同样支持同步或异步模式,适合大规模数据应用。目标系统若需读取功能,需要创建第三方镜像。此方案与存储层复制技术相似,适用于超大数据量系统和应用系统容灾。 3. **基于Oracle redo log的逻辑复制方式**: 包括第三方软件和Oracle自身的Data Guard的Logical Standby。这一方案通过独立进程捕获redo log信息,转换为SQL语句在网络中传输并执行。如果进程无法跟上日志切换,也可处理归档日志。某些产品按事务而非日志块进行复制。其优势包括: - 目标数据库始终可用 - 保持事务一致性 - 对源系统性能影响小 - 提供网络、数据库和主机故障的容错能力 - 支持异构环境复制,不受硬件、Oracle版本或操作系统限制 - 支持多种复制模式,如集中、分布、对等和多层复制 - 网络资源占用少,适合远程复制 然而,逻辑复制也有不足之处: - 在高数据库吞吐量下,数据延迟可能较大,日志量过大时性能下降 - 实施过程中可能有短暂停机 - 数据库结构变更后需要遵循特定流程,增加维护成本 尽管如此,这类产品发展迅速,许多最新版本已对上述问题进行了优化。 综上,选择哪种Oracle远程复制和容灾解决方案取决于具体业务需求、数据量、硬件环境、预算和对停机时间的容忍度。在实施任何方案之前,都应进行详尽的需求分析和技术评估。
2025-06-12 23:15:11 22KB
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,经典文献复现:孤岛划分,最优断面相关 题目:考虑频率及电压稳定约束的主动解列最优断面搜索方法 最新复现,全网独一份,接相关代码定制 针对现有解列断面分析方法未考虑潮流冲击、电压稳定约束等问题,提出了一种考虑频率及电压稳定约束的主动解列最优断面搜索模型,以系统潮流冲击最小为目标,在满足机组同调分群约束和系统连通性等约束的基础上,最后,通过修改后的新英格兰 39 节点系统进行仿真分析,讲发电机组分成两群,各自归属一个孤岛 关键词:孤岛划分 最优断面 机组同调分群 系统连通性约束 改进单一流 ,关键词:考虑频率及电压稳定约束;主动解列;最优断面搜索方法;孤岛划分;系统连通性约束;改进单一流;机组同调分群;复现分析。,经典文献复现:主动解列最优断面搜索模型——考虑频率与电压稳定约束的孤岛划分策略
2025-05-25 21:43:13 272KB 正则表达式
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内容概要:VITA 68.3-2024-VDSTU标准定义了适用于OpenVPX信号完整性合规性的参考模型方法,主要针对超过10.3125 Gbaud的传输速率。该标准提供了OpenVPX插件模块和背板的S参数参考模型,用于创建端到端的OpenVPX参考通道,结合VPX连接器和设备的S参数模型进行仿真。标准的合规性基于对端到端通道仿真结果与相应协议标准要求的对比。VITA 68.3最初作为试验性草案标准发布,旨在经过36个月的试用期后提交给美国国家标准学会批准为国家标准。该标准完全自愿使用,并可能在任何时候修订或撤回。 适用人群:从事高速信号完整性和OpenVPX系统设计的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①确保OpenVPX插件模块和背板在高传输速率下的信号完整性;②为系统集成商提供一种验证端到端通道性能的方法;③支持PCIe 4.0和25GBASE-KR/100GBASE-KR4等高级协议的合规性测试。 其他说明:该标准目前处于试验性草案阶段,建议用户密切关注标准的更新和修订。标准的实施需要使用S参数模型进行仿真,并与相应的协议标准要求进行比对。此外,标准的使用完全自愿,制造商可以选择是否遵循该标准进行产品设计和验证。
2025-05-25 09:32:57 615KB OpenVPX 信号完整性 高速通信
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主要将AzureKinect相机的python-SDK进行了重写,添加了一个capture类,使得其调用后能够提取两台相机的视频流,根据此原理,只要主机算力足够,理论上可以实现三相机、四相机的图像采集
2025-05-17 10:06:55 63KB python AzureKinect
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MAX31856程序,针对STM32F103C8T6,KEIL5编写 MAX31856支持多种类型热电偶,可以进行冷端补偿 PA2对应SDI PA3对应SDO PA4对应SCK PA5对应CS PA6对应FAU PA7对应DRD
2025-05-10 15:58:23 812KB stm32 MAX31856 测温芯片
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就是为了交漏洞自己做的模板免费分享给大家,为了方便!
2025-05-07 19:23:24 16KB 网路安全 渗透测试
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在本项目中,我们主要探讨的是六轴机械臂的控制方案仿真,这是一项基于Simulink平台的技术应用。Simulink是MATLAB环境下的一个图形化建模工具,广泛用于系统级的动态系统仿真和设计。以下是这个项目涉及的一些关键知识点: 1. **六轴机械臂**:六轴机械臂通常由六个关节组成,每个关节对应一个自由度,能够实现空间中的三维定位和定向。这种机械臂在工业自动化、机器人技术等领域有着广泛应用,如装配、搬运、焊接等。 2. **Simulink动力学模型**:在Simulink中构建的机械臂动力学模型反映了机械臂各关节的运动规律和物理特性,包括质量、惯量、摩擦力、关节驱动力以及重力等因素。通过该模型,我们可以对机械臂的动态行为进行仿真分析。 3. **轨迹跟踪控制**:这是控制系统设计的重要部分,目标是让机械臂末端执行器按照预定的轨迹移动。常见的轨迹跟踪控制方法有PID控制、滑模控制、自适应控制等。在本项目中,可能涉及到不同控制策略的比较和实施。 4. **PID控制**:比例-积分-微分控制器是最常见的控制算法,通过调整比例、积分和微分三个参数,可以实现对机械臂的精确控制,以减小跟踪误差。 5. **滑模控制**:滑模控制是一种非线性控制策略,它能确保系统在任何扰动下都能快速且无稳态误差地跟踪期望轨迹,适合处理不确定性和时变系统。 6. **自适应控制**:自适应控制允许控制器根据系统的实时性能调整其参数,以应对系统模型的未知或变化特性,提高控制效果。 7. **仿真流程**:项目通常会包括建立模型、设定初始条件、选择控制策略、运行仿真并观察结果。通过仿真,可以评估不同控制方案在跟踪精度、稳定性、响应速度等方面的性能。 8. **结果分析与优化**:仿真后的结果分析是项目的关键环节,通过对比不同控制策略的仿真输出,可以选择最优方案或者进一步优化控制参数,以达到更好的控制效果。 9. **代码生成与硬件在环仿真**:在Simulink中,可以将模型转换为可执行代码,部署到实际的机器人控制器上进行硬件在环仿真,验证理论研究成果在真实环境中的性能。 这个项目涵盖了机器人学、控制理论和仿真技术等多个领域,通过深入学习和实践,可以提升对六轴机械臂控制的理解和应用能力。
2025-04-20 22:13:11 10.02MB
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