内容概要：本文档详细介绍了基于极限学习机（ELM）结合AdaBoost集成学习的时间序列预测项目实例，涵盖模型描述及示例代码。项目旨在通过结合ELM处理非线性问题的优势和AdaBoost的加权机制，提高时序预测的精度、泛化能力和计算效率。文档解决了时序数据复杂性、过拟合、计算复杂度、缺失数据处理和实时性要求等挑战，提出了高效的集成学习方法、自动加权机制、简便的训练过程、强大的泛化能力、适应性强的模型、可解释性增强和快速响应的实时预测能力等创新点。; 适合人群：从事机器学习、数据挖掘和时序数据分析的研究人员及工程师，特别是对集成学习方法和极限学习机有一定了解的从业者。; 使用场景及目标：①金融市场预测，如股票市场、外汇市场的趋势预测；②气象预测，如气温、降水量、风速等参数预测；③能源消耗预测，优化智能电网和能源管理系统的资源分配；④交通流量预测，确保道路畅通；⑤制造业生产调度，优化生产计划，提高生产效率。; 其他说明：文档提供了详细的Matlab代码示例，包括数据预处理、ELM模型训练、AdaBoost集成训练及预测结果可视化等步骤。通过这些代码，读者可以快速上手并应用于实际项目中。项目不仅提高了时序预测的精度和泛化能力，还在计算效率和实时性方面做出了优化，为相关领域的从业者提供了有力的支持。

在本文中，我们将深入探讨如何使用C#编程语言来获取U盘的盘符、序列号以及如何在后台执行U盘的格式化操作。这个过程对于系统管理、软件开发或者自动化任务来说是至关重要的，特别是在需要识别和管理多个移动存储设备时。 我们要了解如何在C#中获取U盘盘符。在Windows操作系统中，我们可以利用`System.IO`命名空间中的`DriveInfo`类来获取所有可用的驱动器信息。以下代码段展示了如何列出所有可移动存储设备的盘符： ```csharp using System.IO; public void GetUSBDriveLetters() { var drives = DriveInfo.GetDrives(); foreach (var drive in drives) { if (drive.DriveType == DriveType.Removable) { Console.WriteLine($"盘符：{drive.Name}"); } } } ``` 接下来，我们需要获取U盘的序列号。在Windows中，序列号存储在注册表中。可以使用`Microsoft.Win32`命名空间的`RegistryKey`类来访问这些信息。以下代码片段演示了如何获取指定盘符的U盘序列号： ```csharp using Microsoft.Win32; public string GetUSBSerialNumber(string driveLetter) { var key = Registry.LocalMachine.OpenSubKey( $"SYSTEM\\CurrentControlSet\\Control\\StorageDevicePolicies\\Volume{driveLetter.Replace("\\", "")}"); return key?.GetValue("VolumeSerialNumber").ToString(); } ``` 至于U盘的容量大小，我们可以通过`DriveInfo`类的`TotalSize`和`AvailableFreeSpace`属性获取： ```csharp public void GetUSBCapacity(string driveLetter) { var drive = new DriveInfo(driveLetter); Console.WriteLine($"总容量：{drive.TotalSize / (1024.0 * 1024.0)} MB"); Console.WriteLine($"可用空间：{drive.AvailableFreeSpace / (1024.0 * 1024.0)} MB"); } ``` 我们将讨论如何在后台格式化U盘。这涉及到`System.IO`命名空间的`DiskFormat`类。然而，由于这是一个敏感操作，通常需要用户权限，所以在后台执行时需要格外谨慎。以下是一个示例，但请注意，实际应用可能需要更复杂的错误处理和权限验证： ```csharp using System.IO; using System.Management; public bool FormatUSB(string driveLetter, string fileSystem) { ManagementObject disk = new ManagementObject( $"\\\\.\\{driveLetter}:\\"); disk.Get(); ManagementBaseObject outParams = disk.InvokeMethod( "Format", new object[] { "", true, false, 0, fileSystem, "" }); return (int)outParams["ReturnValue"] == 0; } ``` 在上述代码中，`Format`方法用于格式化磁盘，参数包括文件系统类型（如"FAT32"或"NTFS"）。返回值为0表示操作成功。 在实现这些功能时，务必确保用户已经授权，并且对操作有充分的理解，因为格式化会丢失所有数据。此外，为了创建指定的目录结构，可以使用`Directory.CreateDirectory`方法来递归创建多级目录。 总结来说，通过C#编程，我们可以方便地获取U盘的盘符、序列号、容量信息，并执行格式化操作。这些技术对于系统管理和自动化任务尤其有用，但必须谨慎处理，以避免数据丢失或安全问题。

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET（蒸散发）趋势，重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall（MK）检验，为评估长期趋势提供了稳健的框架，同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果： 1.ET趋势可视化：研究利用ET数据，通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验：应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现，标明ET变化的显著性，帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果：通过重分类处理，将区域根据ET变化的显著性进行分类，从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出：最终结果以栅格图和png图的形式呈现，支持各种应用，包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析，这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造： data文件夹：原始数据，支持分析的基础数据（MOD16A2H ET数据 宁夏部分）。 results文件夹：分析结果与可视化，展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py：主分析脚本，适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb：Jupyter Notebook，复现可视化地图。

内容概要：本文详细介绍了使用Python进行时间序列分析和预测的方法，特别是针对月度NDVI（归一化差异植被指数）数据。首先，文章展示了如何导入必要的库和数据，并对数据进行了初步探索与清洗，包括处理缺失值和将日期列设置为索引。接着，通过可视化手段展示了原始数据的分布情况，并应用季节分解方法分析了数据的趋势、季节性和残差成分。为了检验数据的平稳性，文中使用了ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试，并对非平稳数据进行了差分处理。此外，文章还深入探讨了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图的应用，以帮助选择合适的ARIMA模型参数。最后，文章构建并评估了一个SARIMA模型，用于预测未来三年（2023-2025年）的月度NDVI值，并通过图形展示了预测结果及其置信区间。 适合人群：具备一定Python编程基础的数据分析师、数据科学家以及对时间序列分析感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：① 学习如何处理和分析时间序列数据，包括数据预处理、可视化和模型选择；② 掌握ADF测试、ACF/PACF图的解读以及SARIMA模型的构建和评估；③ 实现对未来NDVI值的预测，并理解预测结果的置信区间。 其他说明：本文提供了完整的代码示例，涵盖了从数据加载到模型训练和预测的所有步骤。读者可以通过运行这些代码来加深对时间序列分析的理解，并应用于类似的数据集上。建议读者在实践中逐步调试代码，结合理论知识，以更好地掌握时间序列建模的技术。

handbook of MRI pulse sequences， mri界神书之一 This indispensable guide gives concise yet comprehensive descriptions of the pulse sequences commonly used on modern MRI scanners. The book consists of a total of 65 self-contained sections, each focused on a single subject.

基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

序列检测器，数字电路小设计。

### 温度传感器DS18B20序列号批量搜索算法 #### 引言 温度传感器DS18B20是一种广泛应用的数字温度传感器，它采用单总线接口技术，这意味着只需要一条数据线即可实现与微处理器之间的通信，极大地简化了系统布线，并降低了成本。DS18B20具有每个设备独有的64位序列号(含8位CRC校验码)，这使得在同一总线上可以挂载多个传感器，并通过特定的协议和时序来区分它们。在多点温度检测系统中，为了高效管理和控制这些传感器，开发了一种批量搜索算法，用于快速准确地获取所有DS18B20传感器的序列号。 #### 序列号搜索协议 在DS18B20中，每个传感器的序列号由64位组成，其中包括一个8位的CRC校验码，确保数据传输的准确性。序列号的搜索过程是基于特定的协议进行的，主要包括以下几个步骤： 1. **搜索命令**: 当系统需要获取传感器序列号时，首先向总线发送一个序列号搜索命令(0xf0)。 2. **逐位读写**: 从序列号的第一个比特开始，系统依次读取原码、反码，并根据读取的结果回写比特值。这个过程会重复进行，直到序列号的最后一个比特被读取完毕。 3. **排除机制**: 在读写比特的过程中，只有那些序列号与已读取比特相匹配的传感器才会继续响应。那些不匹配的传感器会将它们的数据输出口切换为高阻态，不再参与后续的搜索过程。 4. **读取比特的含义**: - **01**: 表示当前比特值为0。 - **10**: 表示当前比特值为1。 - **00**: 表示存在多个传感器，需要进一步分支搜索。 - **11**: 表示搜索结束，没有更多的传感器需要搜索。 #### 批量搜索算法 在实际应用中，单总线上可能会连接多个DS18B20传感器。因此，为了有效地管理这些传感器并获取它们的序列号，开发了一种批量搜索算法。该算法的关键在于如何高效地遍历所有可能的序列号，并确保不会遗漏任何传感器。 1. **完整性**: 算法必须能够无遗漏地搜索出总线上所有传感器的序列号，这意味着对于每一个分支点都需要进行两次搜索，分别沿着0和1两个方向。 2. **有效性**: 为了避免重复搜索同一个传感器，算法需要确保每个序列号只被搜索一次。 3. **算法基本思想**: - 每个序列号搜索只在上一个序列号搜索产生的最后一个有效分支点改变搜索方向，从而获得一个新的序列号。 - 有效分支点是指在当前搜索路径中出现但未经过改变搜索方向处理的分支点；无效分支点则是已经处理过的分支点。 - 每次搜索过程结束后都会产生一个最后的有效分支点，称为下一个序列号搜索的“末点”。 4. **算法具体步骤**: - 设置初始状态: 假想序列号第0比特的前一个比特是一个分支点，这个分支点只搜索取0方向。 - 进行序列号搜索: 对于每个序列号搜索，只在末点改变搜索方向，并更新末点寄存器。 - 记录传感器数量: 使用传感器数量累计寄存器记录已找到的传感器数量。 - 判断搜索结束: 当末点退回到初始的假想分支点时，表示所有的传感器都已经被搜索完成。 通过以上步骤，批量搜索算法能够高效、完整地搜索出单总线上所有DS18B20传感器的序列号，并确保每个传感器只被搜索一次，从而提高了系统的性能和可靠性。

内容概要：本文档提供了一个完整的LSTM（长短期记忆网络）入门示例，使用Python和PyTorch框架。首先，通过创建一个带噪声的正弦波时间序列数据并进行可视化，然后将其转换为适合LSTM模型训练的序列形式。接着定义了一个简单的LSTM模型，包括一个LSTM层和一个全连接层，用于处理时间序列数据并输出预测值。训练过程中采用均方误差作为损失函数，Adam优化器进行参数更新，并记录训练和测试的损失变化。最后，通过绘制损失曲线以及展示模型在训练集和测试集上的预测效果来评估模型性能。此外，还给出了扩展建议，如调整超参数、使用更复杂的数据集、增加网络深度等。 适合人群：对机器学习有一定了解，特别是对神经网络有初步认识的研发人员或学生。 使用场景及目标：①理解LSTM的基本原理及其在时间序列预测中的应用；②掌握如何使用PyTorch搭建和训练LSTM模型；③学会通过调整超参数等方式优化模型性能。 阅读建议：此资源提供了从数据准备到模型训练、评估的一站式解决方案，建议读者跟随代码逐步操作，在实践中深入理解LSTM的工作机制，并尝试不同的改进方法以提升模型表现。

标题中的“获取硬盘序列号的C程序”是指一个使用C语言编写的软件，其主要功能是读取并显示计算机硬盘的唯一序列号。这个程序已经过Visual Studio 2010（VS2010）的编译，生成了一个可执行文件（EXE），名为HDD_NUMBER.exe。这个EXE文件可以在命令行界面（CMD）中运行，用户只需在CMD窗口中输入该文件的路径并执行，即可获取到C盘（通常指的是系统盘）的硬盘序列号。 硬盘序列号是硬盘制造商分配给每个硬盘的唯一标识符，它由一系列数字和字母组成，用于区分不同的硬盘。在C语言中，获取硬盘序列号通常涉及操作系统级别的系统调用或者使用特定的库函数，例如Windows API。在Windows环境下，可以使用DeviceIoControl函数配合IOCTL_STORAGE_QUERY_PROPERTY控制代码来获取硬盘信息，其中就包括序列号。 程序的实现过程大致如下： 1. **包含必要的头文件**：在C程序中，首先需要包含像`windows.h`这样的头文件，因为它包含了访问硬件设备所需的函数和结构体定义。 2. **定义设备句柄**：使用`CreateFileA`函数打开设备（在这种情况下是硬盘）。设备通常表示为特定的设备名，如`\.\PhysicalDrive0`代表第一个物理硬盘。 3. **设置参数**：创建`STORAGE_PROPERTY_QUERY`结构体，用于查询硬盘属性，其中`PropertyId`设置为`StorageDeviceProperty`，`QueryType`设置为`PropertyStandardQuery`。 4. **调用DeviceIoControl**：使用`DeviceIoControl`函数，将设备句柄、IOCTL代码、查询参数、输出缓冲区等作为参数传递。当成功执行后，输出缓冲区会包含`STORAGE_DEVICE_DESCRIPTOR`结构，其中`SerialNumber`成员就是我们所需的硬盘序列号。 5. **处理结果**：从`STORAGE_DEVICE_DESCRIPTOR`结构体中提取序列号，并以适当的形式显示在控制台上，或者如描述中提到的，可以将结果提供给其他程序，比如Java应用程序，通过进程间通信（如管道、套接字或共享内存）进行数据交换。 值得注意的是，由于涉及到系统级别的操作，这样的程序可能需要管理员权限才能正确运行。同时，由于硬盘序列号涉及用户的隐私，所以在实际应用中需要遵循数据保护和隐私法规，确保合法合规地使用这些信息。 总结来说，这个C程序是一个实用工具，可以帮助开发者或者系统管理员获取硬盘序列号，它利用了Windows API进行底层操作。通过将此程序与Java或其他语言结合，可以实现跨语言的数据交互，增强系统的功能。但务必注意，在使用这类工具时，一定要尊重用户隐私，合法使用获取的信息。