随着全球能源结构的转型和分布式能源技术的快速发展，微电网作为连接多种分布式电源、储能设备和负荷的局域电网，已成为未来智能电网的重要组成部分。微电网的运行优化调度是其高效、稳定、经济运行的关键。传统的调度方法往往难以应对微电网内部电源出力和负荷需求的不确定性以及多目标优化的问题。模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，凭借其处理多变量、多约束和不确定性问题的优势，在微电网优化调度领域展现出巨大

在能源结构加速转型的当下，风电作为清洁能源的重要组成部分，其装机容量不断攀升。然而，风电功率受风速、风向、气温等多因素影响，呈现出显著的随机性与波动性，这给电网稳定运行和调度带来巨大挑战。卷积神经网络（CNN）凭借强大的特征提取能力，在处理复杂数据时表现出色。本文构建基于 CNN 的风电功率预测模型，以多变量作为输入进行单步预测，旨在通过挖掘数据特征，提高风电功率预测的准确性，为电网调度提供可靠依

居住负荷预测作为智能电网和智慧城市建设的关键组成部分，其精度直接影响能源调度的效率和稳定性。传统预测方法在捕捉居住负荷的时空依赖性和复杂非线性关系方面存在不足。本文提出一种基于多元相关-时空图神经网络（Multi-Correlation Spatio-Temporal Graph Neural Network, MC-STGNN）的短期居住负荷预测模型。该模型通过构建多元相关图结构，有效整合了居住

循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 以其处理序列数据的能力而闻名，广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。然而，标准的 RNN 架构通常仅处理单输入单输出的情况。在许多实际应用中，我们需要处理多输入多输出的情况，例如：多语言机器翻译（多语言输入，目标语言输出），视频字幕生成（视频帧序列输入，文本序列输出），以及多传感器数据融合（多个传感器数据

长短期记忆神经网络 (LSTM) 作为一种循环神经网络 (RNN) 的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机 (SVR) 则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的 LSTM-SVR 模型，特别是多输入单输出的架构，在处理复杂的时间序列预测问题上展现出显著的优势，本文将深入探讨其原理、架构、应用以及优缺点。一、 LSTM 的序列建模能力传统的 RNN

时间序列预测是诸多领域的关键任务，从金融市场预测到气象预报，其准确性直接影响着决策的有效性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域展现出强大的优势，卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的结合更是成为热门的研究方向。然而，传统CNN-BiLSTM模型存在参数冗余、易陷入局部最优等问题，限制了其预测精度和泛化能力。本文将探讨一种基于鹈鹕算法(POA)优化的CNN-BiLSTM

近年来，随着大数据时代的到来和计算能力的提升，对复杂时间序列数据的预测需求日益增长。传统的预测模型，例如ARIMA和指数平滑法，在处理非线性、多变量以及长序列数据时往往力不从心。而深度学习模型，特别是循环神经网络(RNN)及其变体，由于其强大的非线性拟合能力和对时间序列的天然适应性，成为解决这类问题的有力工具。本文将深入探讨一种基于时间卷积网络(TCN)和门控循环单元(GRU)的混合模型，用于解决

现代交通系统的飞速发展对车辆智能化提出了更高的要求，其中自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）作为实现高级驾驶辅助系统（ADAS）和未来自动驾驶的关键技术之一，正受到广泛关注。传统的定速巡航系统仅能维持设定速度，无法应对前方车辆的速度变化，而ACC系统通过感知前方障碍物（通常是车辆），能够自动调整自身速度，保持安全的车距，显著提升了驾驶的舒适性和安全性。在ACC

本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和自适应带宽核密度估计(ABKDE)的多变量回归区间预测方法，即CNN-ABKDE模型。该模型结合了CNN强大的特征提取能力和ABKDE在处理非参数回归问题以及提供概率预测方面的优势，有效地解决了多变量回归区间预测中存在的非线性关系、数据分布复杂性和不确定性等挑战。通过对自适应带宽的优化，模型能够根据局部数据密度动态调整平滑参数，从而提高预测精度和区间覆盖率

共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内迅速普及。然而，其租赁量的波动性给运营管理带来了挑战，如车辆调度不及时、资源浪费等问题。准确预测共享单车租赁量对于优化车辆投放、提高运营效率具有重要意义。本文提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的共享单车租赁预测模型。该模型能够有效捕捉租赁数据中的非线性特征和复杂模式。通过对历史租赁数据、天气状况、时间因素等多元异构数据进行预处理和特征工程，构