参考文献：   [1]  刘自发,于普洋,李颉雨.  计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划    [J].  电力自动化设备,  2023,  43  (03):  72-79.     [2]  任智君,郭红霞,杨苹,等.  含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置    [J].  太阳能学报,  2021,  42  (09):  33-38.     [3]  高红均,刘俊勇.  考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划    [J].  中国电机工程学报,  2016,  36  (18):  4911-4922+5115.           分析系统灵活性供需关系，建立灵活资源运行-规划联合优化双层配置模型。运行层引入灵活性不足率作为系统灵活性评价指标，将网损和弃风弃光量计入经济惩罚，以系统年运行成本最优为目标；规划层引入系统综合安全性指标对系统安全性进行评估，以系统年综合成本最优为目标。采用粒子群优化算法对双层配置模型进行求解。最后，利用IEEE 33节点配网系统对算例进行仿真，结果验证了所提运行-规划联合双层配置模型能有效减少网损和

1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

使用matlab编写的粒子群算法，可用于PID参数整定中。

毕业设计-基于溯源图的APT攻击检测方法优化

2023年华数杯数学建模A题隔热材料的结构优化控制研究 获奖论文供联系参考

粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，PSO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

电气相关代码。适合电子相关专业学生，作为课设作业或者学习使用，均为完整可运行代码

学习研究轨迹停留优化调用MeanShift算法是一项重要的研究工作，它涉及到计算机科学、人工智能、数据挖掘等多个领域。该算法可以帮助我们更好地理解人类行为模式和社会现象，同时也可以为我们提供有用的决策支持。 在学习研究轨迹停留优化调用MeanShift算法的过程中，我们首先需要了解什么是轨迹停留。轨迹停留是指在某个定位点上停留一段时间的行为，这个定位点可以是一个商场、一个旅游景点，甚至可以是一个公共交通站点。在现实生活中，我们经常会发现一些人在某个位置停留的时间比其他人长，这些人可能会在该位置进行某种活动，如购物、休息、聊天等。通过分析这些停留点，我们可以了解到人们的行为模式和消费习惯，帮助优化服务和产品。 然而，由于轨迹数据量大，数据维度高，数据之间的相关性复杂，传统的数据分析方法往往难以有效处理这些数据。在这种情况下，MeanShift算法成为了一种流行的数据聚类方法。该算法基于密度估计的方法，通过不断更新数据点的密度中心来实现数据聚类。在聚类过程中，该算法能够自适应地确定聚类中心的数量和位置，从而避免了手动调整聚类中心的繁琐过程。使用MeanShift算法进行分析。

双碳目标下综合能源系统低碳运行优化调度Matlab程序 包含光伏、风电、热电联产、燃气锅炉、电锅炉、电储能、碳捕集设备，考虑碳交易 以系统运行成本最小为目标进行调度 需要安装Yalmip＋Cplex求解器进行求解 图像分别是 新能源出力曲线 成本比例以及电热功率平衡曲线

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