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非侵入式负荷监测（ＮＩＬＭ）是未来电力负荷监测的重要发展方向之一。
不同类型电力负荷在投切过程中，通常会表现出独特的暂态特征。
据此，ＮＩＬＭ能够克服利用负荷稳态特征信息进行负荷辨识的局限性，实现对整个变电站、建筑物内部负荷集群的分解与分析。
提出了一种信号预处理算法———基于滑动窗的双边累积和（ＣＵＳＵＭ）暂态事件自动检测算法，它能根据相关信号准确检测到负荷投切等引起的暂态过程、发生时辰等重要信息，并触发相关程序把暂态信息记录下来，然后送给后台高级应用程序作进一步处理。
算例仿真表明了所述算法的有效性。

内附问题、数据和代码，利用的是R语言的net包构建BP神经网络，精确率可以达到百分之96。
哪里不尽人意还请大家多多指教。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

内点法最优潮流MATLAB算法：%节点数据处理N=Node(:,1);%节点号Type=Node(:,2);%节点范例Uamp=Node(:,3);%节点电压幅值Dlta=Node(:,4);%节点电压相角Pd=Node(:,5);%节点负荷有功。

精确的电力负荷预测可以保证电力供应的稳定，降低用电成本，提高供电质量。
在进行短期电力负荷预测时，考虑到时序数据的时间相关性，应用张量流深度学习框架构建了LSTM神经网络模型，对电力负荷时序数据进行回归预测

ieee30节点的半不变量法概率潮流计算。
1.matlab代码，在matpower环境下进行潮流计算，用略微修正的ieee30节点，程序在main.m中2.仅考虑了负荷的波动如有原理性的错误望指出ieee30节点半不变量法蒙特卡洛法

《InsideTheC++ObjectModel》专注于C++对象导向程序设计的底层机制，包括结构式语意、暂时性对象的生成、封装、继承，以及虚拟——虚拟函数和虚拟继承。
这本书让你知道：一旦你能够了解底层实现模型，你的程序代码将获得多么大的效率。
Lippman澄清了那些关于C++额外负荷与复杂度的各种错误信息和迷思，但也指出其中某些成本和利益交换确实存在。
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检验由程序变形所带来的效率冲击。
提供丰富的程序范例、图片，以及对象导向观念和底层对象模型之间的效率测量。
C++成山似海的书籍堆中，这一本不是婴幼儿奶粉，也不是较大婴儿奶粉，它是成人专用的低脂高钙特殊奶粉。
对于C++底层机制感兴味的读者，这本书会给你“漫卷诗书喜欲狂”的感觉。
了解C++ObjectModel，是学习ComponentObjectModel的最短路线。
如果你是一位C++程序员，渴望对于底层知识获得一个完整的了解，那么InsideTheC++ObjectModel正适合你。
关于作者：StanleyLippman目前是华特迪斯尼主题动画公司（WaltDisneyFeatureAnimation）的主要软件工程师。
他曾经在AT&T贝尔实验室领导cfront3.0和2.1版的编译器开发小组。
他也是贝尔实验室中由BjameStroustrup所领导的Foundation专案组中的一员，负责对象模型并研究C++程序开发环境。
Stan著有极为成功的C++Primer一书，也发表过许多C++方面的论文。
Stan最近刚从C++Report的编辑位置上“退隐”，他曾在那个位置上做了4年。
他的C++论述遍及全球。
关于译者：侯捷，海峡两岸著名的电脑技术自由作家，对于技术的钻研和发表，有独特的品性与坚持。
作品涵盖著、译、评三方面，散见于各种刊特、媒体、网站论坛，深受读者喜爱和尊敬。
作者简介：StanleyB.Lippman的职业是提供关于C++和面向对象的训练、咨询、设计和指导。
他在成为一名独立咨询顾问之前，曾经是迪士尼动化公司的首席软件设计师。
当他在AT&TBell实验室的时候，领导了cfront3.0版本和2.1版本的编译器开发组。
他也是BjarneStroustrup领导的Bell实验室Foundation项目的成员之一，负责C++程序设计环境中的对象模型部分。
他还撰写了许多关于C++的文章。
目前他已受雇于微软公司，负责VisualC++项目。
 目录:  本立道生(侯捷译序)目录前言(StanleyB.Lippman)第0章导读(译者的话)第1章关于对象(ObjectLessons)1.1C++模式模式(TheC++ObjectModel)1.2关键词所带来的差异(AKeywordDistinction)1.3对象的差异(AnObjectDistinction)第2章构造函数语意学(TheSemanticsofconstructors)2.1DefaultConstructor的建构操作2.2CopyConstructor的建构操作2.3程序转换语意学(ProgramTransformationSemantics)2.4成员们的初始化队伍(MemberInitializationList)第3章Data语意学(TheSemanticsofData)3.1DataMember的绑定(TheBindingofaDataMember)3.2DataMember的布局(DataMemberLayout)3.3DataMember的存取3.4“继承”与DataMember3.5对象成员的效率(ObjectMemberEfficiency)3.6指向DataMembers的指针(PointertoDataMembers)第4章Function语意学(TheSemanticsofFunction)4.1Member的各种调用方式4.2VirtualMemberFunctions(虚拟成员函数)4.3函数的效能4.4指向MemberFunctions的指针(Pointer-to-MemberFunctions)4.5InlineFunctions

RBF神经网络负荷预测MATLAB法式

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。