【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

智能电网技术是现代电力系统发展的核心方向之一，它涉及将先进的信息技术、通信技术、控制技术和电力技术融合到传统的电网中，以实现电网的智能化管理和运行。智能电网的目标是提升电网的可靠性、安全性、经济性和环境友好性，特别是在多种能源发电、调度以及高效利用方面发挥着越来越重要的作用。 1. 多种能源发电的多目标优化调度模型 在智能电网中，多种能源发电的多目标优化调度模型是核心内容。所谓多目标优化，指的是在考虑多个目标函数的同时，寻求这些目标之间的最优平衡。在电力系统中，这些目标可能包括但不限于最小化火电机组的煤耗、水电机组的用水量、电网的网损以及降低风电场的危险等级等。通过构建这种模型，可以全面评估发电资源的使用效率和系统的经济性，从而在保证电力供应可靠性的基础上，实现能源的高效利用和环境保护。 2. 仿水循环粒子群算法 为了有效解决多目标优化调度模型的复杂性和求解难度，本文提出了一种仿水循环粒子群算法。这是一种启发式算法，借鉴了自然界水循环机制，其目的是为了解决传统随机算法在面对复杂优化问题时耗时长和难以收敛到全局最优解的问题。仿水循环粒子群算法利用了水循环过程中的一些现象，如蒸发、降水、径流等，将这些现象转化为算法中的粒子运动规则，通过模仿水循环的方式迭代搜索最优解。 3. 风电机组出力的不确定模型 在智能电网的多种能源发电中，风能作为一种重要的可再生能源，其发电量受到风速随机性的影响，导致风电机组的出力具有不确定性。因此，本文采用了随机机会约束规划理论，建立了一个能够描述风速随机分布特性的风电机组出力不确定模型。该模型通过机会约束规划将不确定性转化为确定性等价形式，使得调度模型能够更加准确地反映实际情况。 4. 案例分析与验证 为验证所提出的多目标优化调度模型和仿水循环粒子群算法的实用性与有效性，研究以一个包含10个燃煤电厂、8个水电站和2个风电场的区域电力系统作为实例进行分析计算。通过计算结果，可以分析模型对电网的适应性，并评估仿水循环粒子群算法在求解多目标优化问题中的可行性与效率。 关键词解释： - 智能电网：指采用先进的信息通信技术与传统电网相结合，实现电网的智能化管理，包括发电、输电、变电、配电、用电和调度等环节。 - 多种能源发电：指在一个电力系统中同时或相继使用不同类型的发电方式，包括火电、水电、风电等。 - 多目标优化调度：是针对电力系统中的多个相互冲突的优化目标，同时进行优化以寻求各个目标之间的最佳平衡点。 - 仿水循环粒子群算法：一种基于自然水循环现象的新型优化算法，用于解决多目标优化问题。 本文介绍的智能电网多种能源发电多目标优化调度模型及其仿水循环粒子群算法，不仅在理论上构建了一个高效、节能、环保的电力调度模型，而且提出了一种高效的算法来解决实际问题，具有很高的实用价值和研究意义。随着智能电网技术的不断发展和优化算法的不断创新，这些研究成果将对提升智能电网的性能和推动可再生能源的利用起到积极的作用。

CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

icode 图形化 变量入门20关卡 + 查看循环规律20关卡 + 重复执行练习20关卡 全部3星最优解 根据给定文件的信息，我们可以将主要内容分为三个部分：变量入门、查看循环规律以及重复执行练习。下面我们将逐一探讨这些知识点。 ### 一、变量入门 #### 1. 什么是变量？ 在编程中，变量是用来存储数据值的标识符。通过使用变量，程序员可以在程序的不同部分引用同一数据值。在icode图形化编程环境中，变量同样扮演着重要的角色。掌握变量的基本操作对于编程学习来说至关重要。 #### 2. 如何创建变量？ 在icode图形化界面中，用户可以通过点击“变量”面板中的“新建变量”按钮来创建一个新的变量。创建后，该变量会出现在工作区中，供用户使用。 #### 3. 变量的基本操作 - **赋值**：将一个具体的数值或表达式的结果赋予变量。 - **读取**：使用变量存储的值进行计算或输出。 - **修改**：改变变量的值。 在变量入门的20个关卡中，初学者将会逐步学习并实践这些基本操作，从而熟练掌握变量的使用方法。 ### 二、查看循环规律 #### 1. 循环的概念 循环是编程中的一个重要概念，它允许代码块被重复执行多次。这可以极大地简化代码编写，并提高效率。 #### 2. 循环结构 在icode图形化编程环境中，主要支持两种类型的循环： - **重复执行**：指定循环次数，例如：“重复执行10次”。 - **条件循环**：当满足特定条件时继续执行循环体内的代码，如：“当...时重复执行”。 #### 3. 查看循环规律 在这个环节中，学生将通过20个不同的关卡来观察和分析循环的运行规律，包括但不限于循环次数、循环条件等。通过这些练习，可以帮助学生更好地理解循环是如何工作的，以及如何高效地利用循环来解决问题。 ### 三、重复执行练习 #### 1. 重复执行的基本用法 重复执行是一种常见的循环形式，在icode图形化编程环境中，通过简单的拖拽操作就可以实现。学生可以通过20个不同难度级别的关卡来练习使用重复执行。 #### 2. 实战应用 - **计数器**：使用重复执行来实现计数功能。 - **图形绘制**：利用重复执行绘制复杂的几何图形。 - **游戏设计**：在游戏开发中，重复执行可以用来控制游戏角色的动作或游戏逻辑。 #### 3. 最优解策略 为了达到全部3星的评价标准，学生需要优化他们的解决方案，确保代码简洁高效。这可能涉及到减少不必要的重复执行次数、合理使用条件判断等技巧。通过不断地实践和调整，学生能够逐渐掌握这些高级技能。 ### 总结 通过以上三个部分的学习与实践，学生不仅能够系统地掌握icode图形化编程中的变量使用、循环机制以及重复执行的技巧，还能够在实际编程项目中灵活运用这些知识。这种由浅入深、从理论到实践的学习过程有助于培养学生的逻辑思维能力和问题解决能力，为未来更深入的编程学习打下坚实的基础。

1. 手动实现循环神经网络RNN，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2. 使用torch.nn.rnn实现循环神经网络，并在至少一种数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3. 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4. 用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分 5. 手动实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做） 6. 使用torch.nn实现LSTM和GRU并在至少一种数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做） 7. 设计实验，对比分析LSTM和GRU在相同数据集上的结果。

技术要点：伪无限循环，加载本地图片，带标题和指示器，长按停止滚动，也可通过按钮控制滚动及停止，详细了解请移步http://blog.csdn.net/zxc514257857/article/details/63688217

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 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。

一个带头结点的单循环链表，结点类型为(data.next),以haed为头指针，每个结点的data域存放的是一个整数，试构造一个删除所有值大于min,小于max的结点的算法

标题中的“U盘数据错误(循环冗余检查) 修复”指的是在使用U盘时遇到的一种常见问题，即“CRC”错误。CRC全称为“Cyclic Redundancy Check”，是数据传输过程中的校验机制，用于检测数据传输或存储过程中可能出现的错误。当U盘在读取或写入数据时，系统发现数据的CRC值与预期不符，就会提示“数据错误(循环冗余检查)”。 描述中提到的“U盘无法格式化”和“不能新建文档”进一步揭示了问题的严重性。这可能是因为U盘的文件系统出现了损坏，导致正常的文件操作无法进行。尽管原始数据可以被复制，但新的数据写入和格式化操作都受到了阻碍。在这种情况下，确实需要专门的U盘修复工具来解决这个问题。 针对“U盘数据出错”、“U盘无法格式化”和“U盘无法打开”的标签，我们可以提供以下的修复策略和相关知识点： 1. **安全模式下尝试格式化**：可以尝试在Windows的安全模式下对U盘进行格式化，因为这种模式会跳过可能导致问题的驱动程序和服务。 2. **命令提示符修复**：利用`chkdsk`命令，如`chkdsk /f /r X:`（X代表U盘的盘符），可以检查并修复U盘的文件系统错误。 3. **专用修复工具**：描述中提及的“U盘数据错误(循环冗余检查) 修复的好工具”可能是指某种专业的U盘修复软件，这类软件通常具有扫描、修复文件系统错误、恢复丢失数据等功能。例如，"安网软件.txt"可能包含了推荐的修复软件信息。 4. **数据备份**：在尝试任何修复操作之前，尽可能地复制U盘上的重要数据到另一安全的存储设备上，以防数据丢失。 5. **物理损坏检查**：如果上述软件方法无效，可能是U盘硬件出现了问题。检查U盘是否有物理损伤，如弯曲、划痕或水渍，这些都可能导致读写故障。 6. **低级格式化**：在确定数据已备份的情况下，可以尝试使用低级格式化工具，这将彻底清除U盘数据并重新初始化其存储结构，但可能会牺牲U盘的寿命。 7. **联系专业支持**：如果所有方法都失败，最好寻求专业的数据恢复服务，他们有更高级的技术和设备来处理复杂的问题。 记住，对U盘进行任何修复操作前，确保已经尝试过基本的解决步骤，并且备份了重要数据。同时，保持良好的数据备份习惯，以防类似问题发生。

【正文】 《数字频带传输系统仿真及性能分析——QPSK及循环码》 本文主要探讨了数字频带传输系统中的两种关键技术：QPSK（正交相移键控）调制解调和循环码的应用。QPSK是一种高效的数字调制方式，常用于无线通信、卫星通信和有线电视系统，具有良好的抗干扰性能和较高的频谱利用率。 QPSK通信系统的基本工作原理是，通过改变载波的相位来表示数字信息。在QPSK系统中，数据源通常采用随机生成的方式，以模拟实际通信环境中的不确定性和随机性。信源编码阶段，本文采用了差分编码，这种编码方式能有效地改善系统的抗干扰能力。差分编码分为传号差分码和空号差分码，前者在输入为“1”时产生电平跳变，后者则在输入为“0”时发生跳变。编码后的信号经过QPSK调制器，与发送滤波器结合后进入传输信道，信道模型包括加性高斯白噪声和多径Rayleigh衰落，以模拟真实世界的通信条件。 接收端，信号首先经过相位旋转，然后通过匹配滤波器进行解调，接着通过阈值比较得到未解码的接收信号。差分译码器用于恢复原始信息，通过与发送信号比较计算误码率。为了评估系统性能，还会计算理论误码率并与实际结果对比。 QPSK调制解调过程的仿真环节，信号源选择的是伯努利二进制随机信号。调制过程中，输入基带信号经过串并变换、单/双极性转换，然后与0相位和π相位的正弦载波相干调制，最终形成QPSK信号。解调时，QPSK信号与相同相位的载波进行相干解调，再经过低通滤波处理，恢复原始信息。 循环码在QPSK系统中的应用主要是作为错误检测和纠正的一种手段。循环码具有优良的纠错能力，能够在一定程度上确保信息传输的准确性。在传输过程中，由于噪声和信道效应导致的错误可以通过循环码的校验和纠正机制得到修复。 总的来说，本文深入研究了QPSK通信系统的工作原理和性能分析，通过仿真实现了QPSK调制解调，并结合差分码和循环码进行了系统优化，对于理解数字频带传输系统的复杂性和提升通信质量具有重要的理论价值和实践意义。