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文章目录前言适用于多时间步预测的CNN模型1 单变量多步预测 CNN 模型1.1 业务需求1.2 1D CNN 模型1.3 完整代码 前言 与其他机器学习算法不同，卷积神经网络能够从序列数据中自动学习特征，支持多变量数据，并可直接输出用于多步预测的向量。一维CNN已被证明可以很好地执行，甚至在具有挑战性的序列预测问题上也能达到最新的结果。 计划用两篇文章介绍如何开发 1D CNN 进行多步时间序列预测。主要内容如下： 如何为单变量数据开发多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多通道多步时间序列预测的CNN模型； 如何为多变量数据开发多头多步时间序列预测的CNN模型。 本文介绍

配电网IEEE33上的动态无功优化。考虑风电、光伏、负荷的不确定性，建立基于半不变量法的概率潮流模型。在此基础上，采用遗传算法进行寻优，目标是净收益，决策变量是一天24个时段的无功补偿装置的投切。

% 原始模型：y = X*beta + u % 我们担心 X 中的回归量% 可能是内生的。 % W 包含 X 中的工具和所有回归量% 除了怀疑的那个。 ％ 一个例子： % m_t = b1 + b2*r_t + b3*y_t + b4*m_(t-1) + b5*m_(t-2) + u_t % 在这个模型中，我们担心 r_t 可能是相关的% with u_t 我们想用仪器查看结果， % r_(t-1) 和 r_(t-2)。 所以输入 y、X 和 W 必须是% y = m_t; % X = [ones(length(y)) ry m_(t-1) m_(t-2)]; % W = [ones(length(y)) r_(t-1) r_(t-2) y m_(t-1) m_(t-2)]; % 请不要忘记检查变量的长度是否相等 TSLS 一种可用于计算 IV 估计的计算方法是两阶段最小二乘法 (2

使用wincc编写的数据归档demo，主要功能包括数据归档原理、VBS脚本函数应用、趋势图等的使用。文件打开后可以直接运行

这段代码包含规范变量分析的源代码。 有关更多详细信息，请参阅《工业4.0旋转机械的智能监控-理论与应用-诊断和预测的规范变量分析指南》一书。

生成伯努利随机变量的函数。 它以成功概率 P 返回 1，以不成功概率 1-P 返回 0

使用牛顿法求解一个变量中的方程参考：数值分析，第 9 版，Richard L. Burden 和 J.Douglas Faires，2010 年

2020华为杯研究生数学建模大赛的B题，辛烷值建模，需要先对众多变量进行特征筛选，再进行变量和输出之间的对应关系。所以可以用随机森林来进行变量的特征筛选。这个是py文件。

计算机视觉的几何不变量.pdf