太阳能预报 该项目是我最后一个学期的硕士学位课程工作的一部分。 此处的主要范围和目标是预测来自亚洲地理位置的年度太阳能发电量（取决于数据），然后减少产生的总软成本。 下文提供的文档和项目报告中详细介绍了这项工作。

二氧化碳封存：碳捕集与封存（CCS）已被提出作为缓解二氧化碳和人为气候变化影响的有希望的必要技术。 有人指出，深层地质构造（如盐水层）是大规模储存CO2的有前途的地区。 如果大规模实施CCS以显着减少大气中的CO2，则它将需要坚实的科学基础，以定义控制地下水在地下的长期命运，CO2的迁移行为，诱集机制，适当利用表征和选择隔离地点的方法，工作流程和评估过程，模拟方法，优化性能，井位，注入速率和成本的地下工程，确保安全运行的方法，监控技术，补救方法，监管概述，以及用于管理长期负债的机构方法。 为了解决上述问题，我们在本研究中演示，审查和开发了二氧化碳封存过程的整体工作流程

时间序列异常分析matlab代码异常检测学习资源 也称为是一种识别外围数据对象的有趣且有用的技术。 它已被证明在许多领域至关重要，例如信用卡欺诈分析和机械单元缺陷检测。 在此存储库中，您会发现许多： 书籍和学术论文 学习资料，例如在线课程和视频 离群数据集 离群值检测库和演示代码 Paper Downloader ：一个Python 3脚本，用于下载此存储库中（正在开发中）列出的开放获取论文。 我将继续向存储库添加更多项目。 请随时通过打开一个问题或给我发送电子邮件@（）来建议一些关键材料。 享受阅读！ 1.书籍和教程 1.1。 图书 Charu Aggarwal着：涵盖大部分异常值分析技术的经典教科书。 异常检测中必须阅读的内容。 Charu Aggarwal和Saket Sathe撰写：关于异常分析中合奏学习的入门书籍。 作者：加里·汉（Morganine Kamber）Jian Pei：第12章讨论了离群值检测的许多要点。 1.2。 讲解 HP Kriegel，Pr。Kröger和A. Zimek，2010年。异常值检测技术。 ACM SIGKDD的教程，10。 Chawla，S

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用法：[Y CovY] = Correlation_elimination( X ) 输入： X表示多元原始观测值（相关数据） 输出： Y 表示多元不相关数据 CovY 是 Y 的协方差_________________________________________ 例子： 将多元 Poisson-Weibull (X) 数据转换为新的不相关数据 (Y) %生成随机数据（使用NORTA方法） corrZ=[1 0.5;0.5 1]; Z=mvnrnd([0 0],corrZ,1000); X(:,1)=poissinv(normcdf(Z(:,1)),3); X(:,2)=wblinv(normcdf(Z(:,1)),3,2); X=X'; [Y CovY] = Correlation_elimination( X ) ____________________________

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