风电场风速预测的RBF神经网络模型，介绍了风电场风速预测的方法，建立了RBF神经网络模型，提前1h预测，并把结果与BP方法进行对比

包括风电场一年内的风速实测数据，并根据实测数据对风电场风速和输出功率进行预测和建模仿真，希望对大家有帮助

美国某风电场风速数据及风电功率数据，2012年，数据较多可供研讨人员使用，内含数据所在地的经纬度。
数据为每5分钟间隔。

2012年,全年的风电场风速数据（每5min一测）共105121个风速数据及着力数据[m/s]，表头Year Month Day Hour Minute power(MW) windspeedat100m(m/s)

可以完成由风电场风速采样数据获取风场风速的威布尔分布曲线。

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。