针对超短期负荷预测周期短，要求预测速度快的特点，构建了基于稳健回归和回声状态网络的超短期负荷预测方法。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。
回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。
考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。
通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。
2025/1/15 7:18:36
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以成都市中心城区人民南路三段为例，进行了实例预测研究。
预测结果为交通拥堵预测的识别率为48%，误判率为16%，结果表明基于速度的拥堵预测模型能够对城市主干道交通状态进行有效的预测分析。
预测结果为交通拥堵预测的识别率为48%，误判率为16%，结果表明基于速度的拥堵预测模型能够对城市主干道交通状态进行有效的预测分析。
2024/10/10 11:43:44
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该代码带有我自己的风电场研究数据，如若下载，只能用于个人科研和学习，不能转手于别人，否则后果自负，该代码的风电功率采用小波预测方法，每段程序都有汉语注释，方便学习理解，主程序为：wavenn.m可直接运行。
2024/5/17 10:20:14
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为解决基于数据驱动的故障预测缺乏统一的预测框架的问题，提高故障预测精度，提出了一种通用的故障预测模型和框架。
总结分析了单项故障预测方法的优缺点和故障预测研究现状，研究了基于数据驱动的故障预测的一般过程，将融合单元的概念应用到故障预测领域，用以描述预测过程中设备状态的数据变化，建立了基于数据驱动的故障预测模型，从而得到了一种统一的故障预测框架，为基于数据驱动的故障预测研究提供借鉴。
总结分析了单项故障预测方法的优缺点和故障预测研究现状，研究了基于数据驱动的故障预测的一般过程，将融合单元的概念应用到故障预测领域，用以描述预测过程中设备状态的数据变化，建立了基于数据驱动的故障预测模型，从而得到了一种统一的故障预测框架，为基于数据驱动的故障预测研究提供借鉴。
2024/4/11 9:03:35
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本书结合力学、机械学和材料学等学科，从理论到试验阐述多轴疲劳强度理论。
主要内容包括：绪论，多轴疲劳力学基础，材料的多轴循环应力应变特性，多轴疲劳裂纹扩展机理与断口特征，多轴循环应力应变关系，多轴疲劳损伤参量，多轴疲劳损伤累积模型，多轴疲劳寿命预测方法，变幅多轴疲劳，缺口多轴疲劳，高温多轴疲劳及有限元分析在多轴疲劳中的应用。
本书可作为机械、航空、固体力学等专业研究生的参考书，也可供相关专业的高校教师、工程设计人员和科技工作者参考。
主要内容包括：绪论，多轴疲劳力学基础，材料的多轴循环应力应变特性，多轴疲劳裂纹扩展机理与断口特征，多轴循环应力应变关系，多轴疲劳损伤参量，多轴疲劳损伤累积模型，多轴疲劳寿命预测方法，变幅多轴疲劳，缺口多轴疲劳，高温多轴疲劳及有限元分析在多轴疲劳中的应用。
本书可作为机械、航空、固体力学等专业研究生的参考书，也可供相关专业的高校教师、工程设计人员和科技工作者参考。
2023/12/24 18:21:56
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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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