主要内容：这篇文档展示了怎样在MATLAB环境中利用双向门控循环单元(BiGRU)建立模型，进行时间序列的数据预测。详细地介绍了创建时间系列样本集，BiGRU模型配置、构造和参数设定的过程，同时演示了使用提供的数据执行预测并呈现实际和预测值对比的方法. 适合人群：适合熟悉基本MATLAB用法，有一定机器学习基础知识的专业人士。 使用场景及目标：对于想要在时间和经济序列分析上得到更好的预测结果的技术研究者和从业者来说是有意义的学习与实验工具。 其他说明：本文提供了一份包含详尽的注释说明以及所需的数据的实用BiGRU时间序列预测脚本，便于快速启动项目的实操者学习。

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)多维时间序列预测，CNN-BILSTM回归预测，MATLAB代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

锂电池主动均衡simulink仿真 四节电池 基于buckboost(升降压)拓扑 （还有传统电感均衡+开关电容均衡+双向反激均衡+双层准谐振均衡+环形均衡器+cuk+耦合电感）被动均衡电阻式均衡 、分层架构式均衡以及分层式电路均衡，多层次电路，充放电。

在本文中，我们将深入探讨如何在WinForm应用中利用MVVM（Model-View-ViewModel）设计模式，并且模仿Vue.js的双向数据绑定机制。MVVM是一种流行的设计模式，尤其在WPF和Xamarin等框架中广泛应用，但在WinForm中相对较少见。然而，通过巧妙的实现，我们可以在WinForm上实现类似Vue的体验。 1. **MVVM模式概述**： MVVM模式分为三个主要部分：模型（Model）、视图（View）和视图模型（ViewModel）。模型负责处理业务逻辑和数据，视图负责展示用户界面，而视图模型作为桥梁，将模型与视图连接起来，它包含了业务逻辑的UI表示以及与视图的交互逻辑。 2. **TView和C#**： 在这个项目中，`TView.csproj`是WinForm应用程序的主要项目文件，包含项目的配置和依赖。`c#`是用于实现MVVM框架的语言，它提供了丰富的面向对象特性和事件处理机制，适合构建这种类型的应用。 3. **视图模型（ViewModel）**： 视图模型是MVVM的核心，它实现了数据绑定和命令。在这个项目中，可能有多个视图模型类，如`ViewBind.cs`和`ViewBind - 复制.cs`，它们分别代表不同的功能模块或UI组件。这些类通常会包含属性，这些属性通过数据绑定与视图中的控件关联，当属性值改变时，可以触发视图的更新。 4. **双向绑定**： 双向数据绑定是Vue.js的一个关键特性，它允许视图和模型之间的数据自动同步。在这个实现中，`Dep.cs`和`Watcher.cs`可能用于模拟Vue的依赖注入和观察者模式，确保视图模型的改变能即时反映到视图，反之亦然。`IWatcher.cs`可能是定义观察者接口的文件，用于监听和处理数据变化。 5. **Dep.cs和Watcher.cs**： `Dep`类可能用于维护一个依赖列表，记录哪些属性被哪些观察者（Watcher）关注。当属性值改变时，`Dep`会通知所有相关的观察者进行更新。`Watcher`类则可能是实际执行更新逻辑的类，它可能包含一个回调方法，当依赖的属性发生变化时被调用。 6. **编译目录**： `bin`和`obj`目录是Visual Studio创建的默认输出目录，`bin`用于存放编译后的可执行文件和库，`obj`则存储编译过程中的临时文件和元数据。 7. **Properties**： `Properties`文件夹通常包含项目级别的设置，如程序集信息、资源文件等。 这个项目尝试在WinForm环境中复现Vue的MVVM和双向绑定机制，为Windows桌面应用提供更现代、更响应式的开发体验。通过这种方式，开发者可以将更多的精力集中在业务逻辑和用户体验上，而不是繁琐的UI事件处理。这种实践有助于提高代码的可读性和可维护性，同时也为团队协作提供了更好的基础。

三通道交错并联双向buck-boost变换器。 通过simulink搭建的三通道交错并联双向buck-boost变换器，采用电压外环，三电流内环，载波移相120°的控制方式。 在buck模式与boost模式互相切换之间，不会产生过压与过流，实现了能量双向流动。 且交错并联的拓补结构，可以减少电感电流的纹波，减小每相电感的体积，提高电路的响应速度。 该拓补可以用于储能系统中。 整个仿真全部离散化，采用离散解析器，主电路与控制部分以不同的步长运行，更加贴合实际,控制与采样环节全部自己手工搭建，没有采用Matlab自带的模块。

**基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测** 在现代数据分析和机器学习领域，时间序列预测是一项重要的任务，广泛应用于股票市场预测、天气预报、能源消耗预测等多个领域。双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）是一种递归神经网络（RNN）的变体，特别适合处理序列数据中的长期依赖问题。它通过同时向前和向后传递信息来捕捉序列的上下文信息，从而提高模型的预测能力。 **1. BiLSTM结构** BiLSTM由两个独立的LSTM层组成，一个处理输入序列的正向传递，另一个处理反向传递。这种设计使得模型可以同时考虑过去的和未来的上下文信息，对于时间序列预测来说非常有效。 **2. MATLAB实现** MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，同样支持深度学习框架，如Deep Learning Toolbox，可以用来构建和训练BiLSTM模型。在提供的压缩包文件中，`main.m`应该是主程序文件，它调用了其他辅助函数来完成整个预测流程。 **3. 代码组成部分** - `main.m`: 主程序，定义模型架构，加载数据，训练和测试模型。 - `pinv.m`: 可能是一个求伪逆的函数，用于解决线性方程组或最小二乘问题。 - `CostFunction.m`: 损失函数，用于衡量模型预测与实际值之间的差距。在时间序列预测中，通常使用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）作为损失函数。 - `initialization.m`: 初始化函数，可能负责初始化模型的参数。 - `data_process.m`: 数据预处理函数，可能包括数据清洗、标准化、分段等步骤，以适应BiLSTM模型的输入要求。 - `windspeed.xls`: 示例数据集，可能包含风速数据，用于演示BiLSTM的预测能力。 **4. 评价指标** 在时间序列预测中，常用的评价指标有： - R2（决定系数）：度量模型预测的准确性，取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合越好。 - MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与真实值之间的平均差异，单位与原始数据相同。 - MSE（均方误差）：衡量预测误差的平方和，对大误差更敏感。 - RMSE（均方根误差）：是MSE的平方根，同样反映了误差的大小。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比形式表示的平均误差，适用于数据尺度不同的情况。 **5. 应用与优化** 使用BiLSTM进行时间序列预测时，可以考虑以下方面进行模型优化： - 调整模型参数，如隐藏层节点数、学习率、批次大小等。 - 使用dropout或正则化防止过拟合。 - 应用早停策略以提高训练效率。 - 尝试不同的序列长度（window size）以捕获不同时间尺度的模式。 - 对数据进行多步预测，评估模型对未来多个时间点的预测能力。 这个BiLSTM时间序列预测项目提供了一个完整的MATLAB实现，包含了从数据预处理、模型构建到性能评估的全过程，是学习和实践深度学习预测技术的良好资源。通过深入理解每个部分的功能并调整参数，可以进一步提升模型的预测精度。

本文将详细讲解基于双向长短期记忆网络（BILSTM）的数据回归预测以及多变量BILSTM回归预测在MATLAB环境中的实现。双向LSTM（Bidirectional LSTM）是一种深度学习模型，特别适合处理序列数据，如时间序列分析或自然语言处理。在MATLAB中，我们可以利用其强大的数学计算能力和神经网络库来构建BILSTM模型。 我们要理解BILSTM的工作原理。BILSTM是LSTM（Long Short-Term Memory）网络的扩展，LSTM能够捕捉长距离的依赖关系，而BILSTM则同时考虑了序列的前向和后向信息。通过结合这两个方向的信息，BILSTM可以更全面地理解和预测序列数据。 在描述的项目中，我们关注的是数据回归预测，这是预测连续数值的过程。BILSTM在这里被用于捕捉输入序列中的模式，并据此预测未来值。多变量BILSTM意味着模型不仅考虑单个输入特征，而是处理多个输入变量，这对于处理复杂系统和多因素影响的情况非常有用。 评价指标对于评估模型性能至关重要。在本项目中，使用的评价指标包括R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。R²值越接近1，表示模型拟合度越高；MAE和MAPE是衡量平均误差大小的，数值越小越好；MSE和RMSE则反映了模型预测的方差，同样，它们的值越小，表示模型预测的精度越高。 在提供的MATLAB代码中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. `PSO.m`：粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种全局优化算法，可能在这个项目中用于调整BILSTM网络的超参数，以获得最佳性能。 2. `main.m`：主程序文件，通常包含整个流程的控制，包括数据预处理、模型训练、预测及性能评估。 3. `initialization.m`：初始化函数，可能负责设置网络结构、随机种子或者初始参数。 4. `fical.m`：可能是模型的损失函数或性能评估函数。 5. `data.xlsx`：包含了输入数据和可能的目标变量，是模型训练和测试的基础。 通过阅读和理解这些代码，我们可以学习如何在MATLAB中搭建和训练BILSTM模型，以及如何使用不同的评价指标来优化模型。这个项目对于那些想在MATLAB环境中实践深度学习，特别是序列数据分析的开发者来说，是一份宝贵的资源。

解析双向DC-DC电源类题目，分析此类题应该从哪些方面入手

内容 1）自选文本分类数据集； 2）测试单向、双向TextRNN深度网络算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节单向、双向TextRNN算法相关参数，分析其对模型效果的影响

@[TOP](Winform程序开启Web服务) # 背景 在很久以前为了满足需求，已经开发了一款winform程序，并且是4.6.1版本的，如今为了和第三方对接，需要在这个winform上提供WebAPI的接口。因为第三方的程序是一份没有源码的程序。 # 思路 ## 方法1 - 网上有很多自写web服务的功能，个人觉得过于麻烦，而且还要考虑一些路由规则什么的，太难了 ## 方法2 - 使用iis或者nginx提供服务，一个web程序和一个winform程序实现通信，需要做两个程序，还要交互，麻烦 ## 方法3（本文使用的方法） 考虑4.6.1 版本刚好支持了netcore，所以可以将kestrel服务集成到winform中，直接提供webapi服务 # 实现 ## 在winform程序中引入几个nuget包 Microsoft.AspNetCore Version="2.1.7" Microsoft.AspNetCore.Mvc Version="2.1.3" 在使用nuget引入的时候会将关联的全部引入进来，完整的packages.config文件如下