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基于DBSCAN密度聚类的风电与负荷场景生成与削减模型研究,[1]关键词：密度聚类 场景削减 DBSCAN 场景生成与削减; k-mean聚类 [2]参考文档：《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章 [3]主要内容：代码主要做的是一个基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型，首先，采集风电、电负荷历史数据。
然后，通过采用 DBSCAN 密度聚类的数据预处理消除异常或小概率电负荷、风电数据。
之后，针对风电波动性与电负荷时序性、周期性特点，将场景提取分为电负荷场景提取和风电场景提取。
不同于传统的Kmeans方法，此方法更加具有创新性，场景模型与提取更具有代表性，代码非常nice ,核心关键词：DBSCAN; 密度聚类; 场景生成与削减; k-mean聚类; 风电场景提取; 电负荷场景提取,"基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景生成与削减模型研究"

基于uml的网上订餐系统的开发文档第1章绪论 -4-1.1系统开发的背景和意义 -4-1.2国内外研究发展现状 -4-1.2.1面向对象技术的发展与现状 -4-1.2.2UML的建模语言 -5-1.2.3UML的应用领域 -6-1.2.4网上订餐的发展与现状 -6-第2章业务建模 -7-2.1RUP软件开发过程 -7-2.2业务术语表 -8-2.3主业务用例图 -9-第3章分析与设计 -10-3.1业务流程调查 -10-3.1.1订餐系统业务流程调查 -10-3.1.2岗位职责 -11-3.2业务用例分析 -11-3.2.2订餐系统活动图 -15-3.3顺序图 -18-餐厅订餐系统的顺序图 -19-3.3.1CancelBooking -19-3.3.2DeleteMember -20-3.3.3DisplayBooking -20-3.3.4DisplayMember -21-3.3.5ModifyBooking -22-3.3.6ModifyMember -23-3.3.7 RecordArrival -23-3.3.8 RecordBooking -24-3.3.9 RecordLeft -25-3.3.10 RecordWalkIn -26-3.3.11 RegisterMember -27-3.3.12 RemindBooking -28-3.3.13 SearchBooking -28-3.4协作图 -29-订餐系统协作图 -29-3.4.1CancelBooking -30-3.4.2DisplayMember -30-3.4.3 ModifyBooking -31-3.4.4 ModifyMember -31-3.4.5 RecordArrival -32-3.4.6 RecordBooking -33-3.4.7 RecordLeft -33-3.4.8 RecordWalkIn -34-3.4.6 RegisterMember -35-3.4.9 RemindBooking -35-3.4.10 SearchBooking -36-3.5活动图 -36-3.6业务类图 -37-3.6.1餐厅订餐系统业务类图 -37-3.6.2餐厅订餐系统业务类描述 -38-3.6.3数据库详细设计 -39-第4章系统实现 -39-4.1系统构件图 -39-4.5部署图 -39-4.5.1网络结构图 -39-4.5.2系统部署图 -39-4.6界面设计 -39-4.6.1本系统用户界面程序设计遵循的原则 -39-4.6.2输入输出设计

实变函数与泛函分析基础(程其襄张奠宙著)高等教育出版社第一至六章全部答案

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