电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

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区域贫困是一个动态变化过程,客观准确地度量区域贫困程度对于国家扶贫工作十分重要。文中利用研究区DMSP/OLS稳定夜光遥感数据和县域尺度上的经济、健康、教育三个维度社会经济数据,选取与夜间灯光指数相关性较大的社会经济指标,构建了用来衡量贫困的多维贫困指数(MPI);利用回归分析方法建立了夜间灯光指数与MPI间模型关系,并从时空维度和可靠性等方面验证了模型的适用性。该研究为区域贫困程度的自动化预测提供了一种新的方法手段。

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1.输入多个特征，输出单个变量； 2.考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.excel数据，方便替换； 5.运行环境Matlab2018b及以上； 6.输出R2、MAE、MBE等评价指标。

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这本书是第一部连贯的讲述遗传算法在电磁学上的应用。 这本书的构造是以电磁学的论题为基础的，因此很清楚的可以看到现在研究的几大领域。 第一章讲述的是局部优化方法（local optimization）的一些性质，并且讲清楚了他们的缺点，从而可以看出遗传算法的优点。 第二章简单的讲述了遗传算法的特点，覆盖了遗传算法的大部分区域。两个特点需要注意：第一个是例举MATLAB的程序来讲述遗传算法的过程；第二个是例举电磁设计的过程，包括多目标，从数据库中选取优化参数等方法。 第三章讲了遗传算法应用在天线阵列优化的两个例子。利用这两个例子介绍了遗传算法。 第四章是本书的主体。他具体的介绍了GA用于天线阵列优化上。 第五章讨论了遗传算法用于自适应或者是智能天线。也就是把遗传算法当做自适应算法。 第六章讨论了遗传算法用于线天线。其中包括加载线天线，遗传算法天线，曲线天线和八木天线。 第七章和第八章进一步给出了遗传算法优化的例子，第七章是优化口径天线和微带天线，第八章优化周期结构和电磁带隙结构。 第九章给出了遗传算法，PSO算法的参数选择，并提出了多目标优化的问题。 最后这本书给出了编码的方法。