为了提高风电功率的预测精度，研究了一种基于粒子滤波（ＰＦ）与径向基函数（ＲＢＦ）神经网络相结合的风电功率预测方法。
使用ＰＦ算法对历史风速数据进行滤波处理，将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据，归一化后构成风电功率预测模型的新的输入数据；
利用处理后的新的输入数据和输出数据，建立ＰＦ－ＲＢＦ神经网络预测模型，预测风电场的输出功率。
仿真结果表明，使用该预测模型进行风电功率预测，预测精度有一定的提高，连续１２０ｈ功率预测的平均绝对百分误差达到８．０４％，均方根误差达到１０．６７％
使用ＰＦ算法对历史风速数据进行滤波处理，将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据，归一化后构成风电功率预测模型的新的输入数据；
利用处理后的新的输入数据和输出数据，建立ＰＦ－ＲＢＦ神经网络预测模型，预测风电场的输出功率。
仿真结果表明，使用该预测模型进行风电功率预测，预测精度有一定的提高，连续１２０ｈ功率预测的平均绝对百分误差达到８．０４％，均方根误差达到１０．６７％
2025/3/2 11:19:56
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所有的上证指数的表格化,方便统计.有开盘价、收盘价、最高价和最低价等，还有成交量，MACD等历史数据，从1990年到2009年，全部都有！
2025/1/29 3:29:22
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OPCUA客户端软件exeOPC基金会(OPCFoundation)发布了最新的数据通讯统一方法—OPC统一架构(OPCUA)，涵盖了OPC实时数据访问规范(OPCDA)、OPC历史数据访问规范(OPCHDA)、OPC报警事件访问规范(OPCA&E)和OPC安全协议(OPCSecurity)的不同方面，但在其基础之上进行了功能扩展。
OPCUA，是在传统OPC技术取得很大成功之后的又一个突破，让数据采集、信息模型化以及工厂底层与企业层面之间的通讯更加安全、可靠。
OPCUA的几大优势：与平台无关，可在任何操作系统上运行为未来的先进系统做好准备，与保留系统继续兼容配置和维护更加方便基于服务的技术可见性增加通信范围更广通信性能提高
OPCUA，是在传统OPC技术取得很大成功之后的又一个突破，让数据采集、信息模型化以及工厂底层与企业层面之间的通讯更加安全、可靠。
OPCUA的几大优势：与平台无关，可在任何操作系统上运行为未来的先进系统做好准备，与保留系统继续兼容配置和维护更加方便基于服务的技术可见性增加通信范围更广通信性能提高
2024/12/5 0:50:28
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量化交易(QuantitativeTrading)也称自动化交易、程序化交易、算法交易。
是指借助先进的统计学方法和数学模型，利用计算机技术来进行程序化交易的投资方式。
量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数学模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
是指借助先进的统计学方法和数学模型，利用计算机技术来进行程序化交易的投资方式。
量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数学模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
2024/11/28 20:36:54
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weka是一款由Waikato大学研究的基于Java的用于数据挖掘和知识发现的开源项目,其中集成了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等,并提供了丰富的可视化功能。
同时,由于其是一款开源软件,所以也可以用于数据挖掘的二次开发和算法研究。
文章介绍了利用开源软件WEKA作为数据挖掘工具,通过Apriori算法,对高校图书馆流通历史数据进行挖掘分析。
同时,由于其是一款开源软件,所以也可以用于数据挖掘的二次开发和算法研究。
文章介绍了利用开源软件WEKA作为数据挖掘工具,通过Apriori算法,对高校图书馆流通历史数据进行挖掘分析。
2024/10/6 14:17:03
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MozillaHistoryView是一个小巧的工具，可以读取Firefox/Mozilla/Netscape浏览器的历史数据文件（history.dat），并按照最后日期列表显示所有访问页面，访问的每个页面包含以下信息：URL，第一次访问日期，最后一次访问日期，访问统计，参考，标题，主机名称。
你可以很容易的输出历史数据为文本/HTML/XML文件。
你可以很容易的输出历史数据为文本/HTML/XML文件。
2024/9/8 15:14:44
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此文档详细介绍了oracle数据库迁移工具（omwb）的使用，为把历史数据从informix迁移到oracle的用户提供了少走弯路的途径。
2024/8/17 15:38:24
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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。
2024-04-09 15:03
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