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VN鲸鱼优化KELM分类器，分类效果有了不错的提升。

通过粒子群算法对卷积神经网络结构的参数进行优化，最后在训练集和测试集上进行验证，效果比普通卷积神经网络的精度更高。粒子群算法可以有效高效地为卷积神经网络的超参数搜索提供方案。相比手动设计,粒子群算法通过模拟进化算法的方式,有望找到更佳结构。 粒子群算法可以用于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的优化。CNN是一种常用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型，它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。CNN模型的优化需要调整的超参数很多，包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、学习率等等。因此，使用传统的梯度下降算法可能会陷入局部最优解，而粒子群算法则可以通过全局搜索来寻找更优的解。

贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测，bayes-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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机组组合问题属于规划问题，即要在决策变量的可行解空间里找到一组最优解，使得目标函数尽可能取得极值。对于混合整数规划，常用的方法有分支定界法，benders分解等。CPLEX提供了快速的MIP求解方法，对于数学模型已知的问题，只需要按照程序规范在MATLAB中编写程序化模型，调用CPLEX求解器，即可进行求解。 建立含安全约束的机组最优组合（SCUC）模型如下：目标为最小化成本，包括发电带来的煤耗成本和机组启停产生的开停机成本。 约束条件包含：功率平衡约束、热备用约束、机组出力约束、机组爬坡约束、机组起停时间约束、起停费用约束、潮流安全约束。 模型简化：由上小节构建的机组组合优化模型，煤耗成本采用二次函数，当系统规模较大时（如节点数超过1000），求解起来将消耗大量时间。因此我们可以对原模型进行线性化处理。将煤耗函数分段线性化，分为m段。 校验程序的算例基于IEEE-30节点标准测试系统。系统包含30个节点，6台发电机组。要求确定系统最优机组组合，使得系统各机组总运行成本（煤耗成本+启停成本）最小化。

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随着国家对电动汽车(Electric Vechicles,EVs)的大力发展，电动汽车也逐渐出现在了我们的日常生活中，与传统汽油汽车相比电动汽车不仅能解决环境污染问题，而且不排放有害气体。大量电动汽车接入将对电网的运行产生一定的负面影响，因此电动汽车如何有序高效的充电成为了一个极待解决的问题之一，伴随着V2G(Vehicle to Grid)技术的出现和不断地发展，V2G技术可以实现了电动汽车对电网的削峰填谷的功能，使电网能够更加安全、稳定和经济地运行。但由于电动汽车放电过程中对电动汽车电池寿命的影响极大，因此在电动汽车在放电过程中电池退化成本是我们必须考虑的因素之一。 本文首先分析常规火电机组的原理，采用常规火电机组的数学优化模型，将燃料成本进行分段线性化处理，从而减少求解时间，采用基于MATLAB的YAMIP工具箱中的CPLEX算法实现数学模型的求解，得出常规火电机组的最小发电成本，各发电机组一个调度周期小时的开停机情况及发电机组各时段有功出力的情况。 其次，通过基于蒙特卡洛原理进行电动汽车用户行为特性和电动汽车无序充电模型的仿真，得出电动汽车一天无序充电的负荷曲线，通过仿真结果分

以掩护式ZY6800/21/45型液压支架掩护梁结构件为例,对掩护梁设计图纸进行研究,分析部分板料折弯及坡口设计情况。结合车间加工现状,对其存在的制作问题进行阐述。通过断开板料、局部微调、坡口转移等改进措施,实现批量制作降低加工难度、减少人工强度、提升生产效率的效果。