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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雷达目标跟踪相关程序，CA运动模型，CT运动模型，IMM交互多模型，卡尔曼滤波，粒子滤波PF，概率数据互联JPDA等算法程序相互结合，实现密集杂波环境目标跟踪和高机动目标跟踪....
2024/9/26 13:21:38
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gmapping是目前应用最广的2Dslam方法，利用RBPF方法，故需要了解粒子滤波算法。
scan-match方法在于估计机器人位置（pose），利用梯度下降的方法，在当前构建的地图，与当前的激光点，和机器人位置（pose）为初始估计值。
scan-match方法在于估计机器人位置（pose），利用梯度下降的方法，在当前构建的地图，与当前的激光点，和机器人位置（pose）为初始估计值。
2024/7/30 11:03:46
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用matlab编写的多种粒子滤波源程序，对粒子滤波原理有更好的理解。
包括了“Matlab编写的关于粒子滤波算法的源程序30002756885.rar”、“particle.rar“、“PF_codes.rar”三个压缩包
包括了“Matlab编写的关于粒子滤波算法的源程序30002756885.rar”、“particle.rar“、“PF_codes.rar”三个压缩包
2024/7/24 12:57:22
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概率机器人的作者塞巴斯蒂安的授课PPT，包括离散滤波，fastslam，卡尔曼滤波，粒子滤波，运动模型，感知模型，slam等等
2024/4/24 20:06:10
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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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