基于负荷曲线的聚类分析与预测数据预处理时间序列初步分析季节ARIMA模型(划分测试集训练集)聚类分析部分 数据预处理# 安装库专用
# 通过如下命令设定镜像
options(repos = 'http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/')
# 查看镜像是否修改
getOption('repos')
# 尝试下载R包
#若有需要，进行安装
#install.packages
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2023-12-21 11:17:50
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这是我对网上搜集关于电力行业的负荷曲线的一些资料整理，欢迎指正和补充~1 基本信息 描述电力负荷随时间变动情况的一种曲线，反映用户用电的特点及规律。 1.1 作用 预测负荷变化趋势 1. 确定系统运行方式 2. 安排供电设备计划 3. 安排设备检修计划 1.2 分类 依据不同的特性，分类如下： 1.2.1 功率性质 1. 有功功率
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2024-06-21 19:05:32
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什么影响了性能数据库设计对性能的影响过分的反范式化为表建立太多的列过分的范式化造成太多的表关联在OLTP环境中使用不恰当的分区表使用外键保证数据的完整性MySQL基准测试什么是基准测试定义：基准测试是一种测量和评估软件性能指标的活动用于建立某个时刻的性能基准，以便当系统发生软硬件变化时重新进行基准测试以评估变化对性能的影响基准测试是针对系统设置的一种压力测试基准测试直接、简单、易于比较，用于评估服
时间序列特征构造时间序列问题，首先不管是回归问题，还是分类问题。一个模型的好坏，决定因素由数据集的大小，特征值的选取和处理，算法。 其中最重要的是特征值的选取和处理。 今天余总来讲解下时间序列的特征构造问题。该特征构造部分可以用于其他数值数据。时间序列特征构造分类为 ：时间特征，时间历史特征，时间交叉特征时间特征连续时间： 持续时间，间隔时间离散时间： 年，季度，季节，月，星期，日，等 节假日，节
这是我之前工作做的一个项目import os
import pandas as pd
import numpy
path = "E:/工作/负荷预测/历史负荷数据-每天" #文件夹目录
files= os.listdir(path) #得到文件夹下的所有文件名称
data_history = pd.DataFrame()
for file in files: #遍历文件夹
if not os.pa
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2023-11-30 21:15:31
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这是我对网上搜集关于电力行业的负荷曲线的一些资料整理，欢迎指正和补充~1 基本信息 描述电力负荷随时间变动情况的一种曲线，反映用户用电的特点及规律。1.1 作用 预测负荷变化趋势 1. 确定系统运行方式 2. 安排供电设备计划 3. 安排设备检修计划1.2 分类 依据不同的特性，分类如下：1.2.1 功率性质 1. 有功功率 2. 无功功
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2023-11-30 20:48:33
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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述摆动曲线仿真是评估扰动后电力系统稳定性的重要工具。本文通过结合动态负载来研究它们对发电机行为的影响，从而扩展了摆幅曲线分析。在进行摆动曲线计算时，我们考虑到了动态载荷的变化。我们将故障清除的不同阶段和正弦变化纳入了转子角度响应的计算中，并根据仿真时间调制
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2024-08-19 13:58:57
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# 用WGAN训练生成器的损失函数曲线
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，以便小白能够了解整体的思路和步骤。下面的表格展示了WGAN训练生成器的损失函数曲线的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 定义生成器和判别器的网络结构 |
| 3 | 定义损失函数 |
| 4 | 定义优化器 |
| 5 | 训练
原创
2023-09-08 04:08:03
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衡量电能质量的指标有频率、电压和波形质量；其分别用频率偏移、电压偏移和波形畸变率表征。衡量运行经济型指标为：比耗量和线损率。传统电力系统一般有三种负荷，第一种特点是变化幅度小、周期短、具有很大偶然性P1；第二种特点是变动幅度大、周期长P2；第三种是由于生产、生活等引起的负荷变动P3，如图1所示图1 根据三种不同的负荷有三种频率调整方法。其中第三种调整是责成发电厂按事先给定的负荷曲线进行发
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2024-09-03 14:27:07
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文章目录1、导入需要的库2、导入数据集2.1 读入文件夹中的图片2.2 初始化导入的图片2.3 构建数据集对象3、构建DCGAN网络3.1 建立生成器3.2 建立判别器3.3 实例化判别器和生成器4、建立损失函数4.1 生成器损失函数4.2 判别器损失函数5、初始化优化器6、定义梯度下降过程7、将生成的多张图像放到一个图里并保存8、训练 1、导入需要的库import os
import nump
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2024-04-25 11:45:13
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GAN的全称为Generative Adversarial Networks，意为对抗生成网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念扩展到卷积G负责生成图片，它接收一个随机的噪声z�，通过该噪声生成图片，将生成的图片记为G(z)�(�)。D负责判别一张图片是不是“真实的”。它的输入时x�，x�代
图文详解WGAN及其变体WGAN-GP并利用Tensorflow2实现WGAN与WGAN-GP构建WGAN（Wasserstein GAN）Ｗasserstein loss介绍1-Lipschitz约束的实现训练过程实现梯度惩罚（WGAN-GP）完整代码构建WGAN（Wasserstein GAN）自GAN提出以来，许多论文尝试通过使用启发式方法（例如尝试不同的网络体系结构，超参数和优化器）来解决
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2023-10-07 21:08:09
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**CycleGAN及非监督条件图像生成技术简介**图像风格迁移技术逐层图像特征提取保证内容一致性保证风格一致性惩罚因子非监督条件图像生成CycleGAN框架理解StarGAN框架理解StarGAN应用实例公共映射空间映射训练共享编码器与解码器加入领域判别器ComboGANXGAN非监督条件图像生成技术复现CycleGAN论文人脸——动漫脸转换代码编写二次元发色转换总结参考文献 图像风格迁移技术
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2024-05-07 10:56:26
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第七章 生成对抗网络7.1 GAN基本概念7.1.1 如何通俗理解GAN？ 生成对抗网络(GAN Generative adversarial network)自从2014年被Ian Goodfellow提出以来，掀起来了一股研究热潮。GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成样本，判别器负责判断生成器生成的样本是否为真。生成器要尽可能迷惑判别器，而判别器要尽可能区分生成器生成的样本和真实样本。
WGANWasserstein GANWGAN就对原始的GAN画龙点睛了一下判别器最后一层去掉了sigmoid(分类变成了回归)生成器和判 别器的loss不用log(实质上是改
原创
2022-12-26 19:31:10
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import torchfrom torch import nn, optim, autogradimport numpy as npimport visdomfrom torch.nn import functional as Ffrom matplotlib import pyplot as pltimport randomh_dim = 400bat...
原创
2021-04-22 20:32:42
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三、改进的扫描线填充算法AET）”和“新边表（NET）”，对存储空间的要求比较高。这两张表的部分内容是重复的，而且“新边表”在很多情况下都是一张稀疏表，如果能对其进行改进，避免出现两张表，就可以节省存储空间，同时省去从“边表”生成“新边表”的开销，同时也省去了用“新边表”维护“活动边表”的开销，基于这个原则可以对原始扫描线算法进行改进。 3.1重新设计“活动边表”ymax坐标排序即可。这个排序与
# 生成曲线数据 Python
## 引言
在数据分析和机器学习中，我们经常需要生成曲线数据来进行各种分析和建模。Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和函数来生成曲线数据。本文将介绍如何使用Python生成曲线数据，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解。
## 关于计算相关的数学公式
在生成曲线数据之前，我们需要了解一些涉及计算的数学公式。这些公式可以帮助我们理解生成曲线
原创
2023-08-12 09:41:35
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如上图所示，使用epoch作为横坐标，dice做纵坐标画曲线图。其中一个sheet画一条曲线，将多个sheet的曲线画到一张图中。import xlrd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
'''
xlrd中单元格的数据类型
数字一律按浮点型输出，日期输出成一串小数，布尔型输出0或1，所以我们必须在程序中做判断处理转换
成我们想
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2023-09-01 21:04:35
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