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研究微电网 该存储库包含为科罗拉多州丹佛大学的Park博士的微电网研究编写的代码。 目的是实现一个JADE代理，该代理从电网控制/监视设备的分布式系统接收近实时数据。 它应将数据存储在SQL中并将其发送到映射整个系统的GUI。 我将其作为事件驱动的图形数据来解决。 功率控制/监视网络以图形表示。 数据被其他代理“推送”到该存储库中实现的“数据代理”。 每个数据结构都在“ abs”包中抽象化，因此理论上可以出于完全不同的目的重用该代码。 参见Graph和MicrogridGraph 。 贡献者 通过类文档中的@author注释为该存储库中的每个类分配一个“主要”作者。 该主要作者的名字和姓氏应首先在课程文档中列出。 主要作者应该是有关课程的“要问的人”。 如果您对课程有疑问，请联系该人。 其他贡献者应在作者列表中稍后列出。 贡献者应将联系信息留在自述文件中，以便将来的贡献者可以找到它。

本文实例为大家分享了python实现knn算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 knn算法描述 对需要分类的点依次执行以下操作： 1.计算已知类别数据集中每个点与该点之间的距离 2.按照距离递增顺序排序 3.选取与该点距离最近的k个点 4.确定前k个点所在类别出现的频率 5.返回前k个点出现频率最高的类别作为该点的预测分类 knn算法实现 数据处理 #从文件中读取数据，返回的数据和分类均为二维数组 def loadDataSet(filename): dataSet = [] labels = [] fr = open(filename) for line in fr.

基于手机基站数据进行预测定位.zip

飞行延迟预测 介绍 延误是任何运输系统中最令人难忘的性能指标之一。 值得注意的是，民航业者将延误理解为航班延误或推迟的时间。 因此，延迟可以由飞机的起飞或到达的预定时间与实际时间之间的差异来表示。 国家监管机构有许多与航班延误的容忍阈值有关的指标。 实际上，航班延误是航空运输系统中必不可少的主题。 2013年，欧洲有36％的航班延误了超过5分钟，而美国有31.1％的航班延误了超过15分钟。 这表明该指标的相关性如何，以及无论航空公司网格的规模如何对其产生影响。 为了更好地了解整个飞行生态系统，每时每刻都会收集来自商业航空的大量数据并将其存储在数据库中。 淹没在传感器和物联网产生的大量数据中，分析人员和数据科学家正在增强其计算和数据管理技能，以从每个数据中提取有用的信息。 在这种情况下，理解领域，管理数据和应用模型的过程被称为数据科学，这是解决与大数据有关的挑战性问题的趋势。 在此项目中，我

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