Category Archives: 电气工程及自动化

Python用PSO优化SVM与RBFN在自动驾驶系统仿真、手写数字分类应用研究

做快递单号识别时,扫描的数字总被误判(比如2当成3),人工复核费钱又费时间;搞自动驾驶仿真,转向总“过冲”,要么转早了要么转晚了——这俩问题其实都指向一个核心:机器学习模型的“参数没调好”!

视频讲解|Python实现LSTM、xLSTM(sLSTM、mLSTM)及注意力机制:文本与电力负荷时间序列预测

在数据科学的序列建模领域,LSTM 曾凭借门控机制突破 RNN 的短期记忆局限,却在动态存储修正、并行计算扩展、深层网络训练中渐显疲态 —— 这正是我们为客户定制序列建模咨询项目时的核心痛点。本视频凝聚项目实战智慧,以Python为工具,系统解码 LSTM 基础逻辑→xLSTM 架构革新(sLSTM 标量精细调控、mLSTM 矩阵并行增强、残差网络深层堆叠)→注意力机制拓展 的技术路径,并通过 文本情感分类 与短期电力负荷数据集 预测实践,验证模型效能。

Python、R语言南方电网、电力负荷数据多模型构建:分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA与预测实践

在数字经济浪潮席卷全球的当下,电力行业正经历着从传统运营模式向数据驱动型模式的深刻变革。

LSTM神经网络结合PSO粒子群优化对管网优化调度及网络安全入侵检测模型|附数据代码

在当今科技飞速发展的时代,无论是工业生产中的管网系统,还是信息领域的网络安全,都面临着日益复杂的挑战😕。

Python量子计算聚类Q-means(量子k-means)算法分析电路数据实现可视化

量子计算在近期已然成为一个频繁出现的热门概念。尽管它在大众认知以及互联网社区中备受瞩目,热度极高,然而就其实际能力而言,当前仍然存在诸多局限。

Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares,PLS分析桃子近红外光谱数据可视化

PLS,即偏最小二乘(Partial Least Squares),是一种广泛使用的回归技术,用于帮助客户分析近红外光谱数据。

MATLAB热传导方程模型最小二乘法模型、线性规划对集成电路板炉温优化

集成电路板等电子产品生产中,控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要。

电力消耗模型构建、分析和预测

某制药公司每年要花费大量的资金在电费上,由于电力公司的业务改革,该药企可以在一年或月开始时向电力公司预购一定数量的电力,如果实际消耗大于该值,则每多消耗一度电要付比以前更多的电费,如果实际上没有消耗这么多,也不会退还多余的电费,因此该公司打算预测未来的电力消耗以节省资金消耗。

 
QQ在线咨询
售前咨询热线
15121130882
售后咨询热线
0571-63341498