本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)优化的堆叠去噪自编码器(SDAE)模型用于多输入单输出的回归预测问题。该模型利用SDAE强大的特征提取能力，并结合PSO算法对SDAE的关键参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上的预测性能优于传统的回归模型，且具有较好的鲁棒性和稳定性。文中通过多指标评估和多图展示，详细分析了模型的性能表现及其优势。粒子群优化；堆叠

本文深入研究了分数阶质量-弹簧-阻尼系统(Fractional-Order Mass-Spring-Damper System, FMSDS)的动力学特性。传统的整数阶模型在描述复杂系统的阻尼特性时存在局限性，而分数阶微积分能够更精确地捕捉记忆效应和非局部性，因此在系统建模中具有独特的优势。本文首先概述了分数阶微积分的基本概念和性质，随后构建了FMSDS的数学模型，并采用数值方法对其动力学行为进行

时间序列预测在众多领域，如金融、交通、气象和能源等，扮演着至关重要的角色。精准的预测可以帮助人们做出更好的决策，提高效率，并降低风险。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），在时间序列预测领域取得了显著进展。CNN凭借其强大的特征提取能力，能够自动学习时间序列数据中的复杂模式和依赖关系。然而，如何有效地优化CNN的结构和超参数，以实现最佳的预测性能，仍然是一个具有挑战性的问题。贝叶斯优

主成分分析（PCA）与长短期记忆神经网络（LSTM）的结合，构成了强大的多输入单输出预测模型，尤其适用于处理高维、时序相关且存在噪声的数据。本文将深入探讨PCA-LSTM模型的原理、构建方法、优缺点以及在实际应用中的优势。一、 模型原理PCA-LSTM模型的核心思想是利用PCA降维处理多输入特征，降低模型复杂度，减少计算量，并去除数据中的冗余信息和噪声，随后将降维后的数据输入LSTM网络进行时序建

本文提出了一种基于支持向量机递归特征消除 (SVM-RFE) 算法进行特征选择，并结合反向传播 (BP) 神经网络进行多输入单输出回归预测的新方法。该方法首先利用SVM-RFE算法从原始高维特征空间中选择最优特征子集，有效降低模型复杂度并提升预测精度，避免了“维数灾难”问题。随后，将选定的特征输入到BP神经网络进行回归预测，利用BP神经网络强大的非线性拟合能力，最终实现对目标变量的精确预测。

随着可再生能源，如风能和太阳能的渗透率日益提高，电力系统面临着前所未有的挑战。这些能源的间歇性和波动性使得传统的电力系统调度方法难以满足日益增长的灵活性需求。本文深入探讨了考虑灵活性供需平衡的电力系统优化调度模型，旨在提升系统运行的经济性和可靠性。首先，分析了传统电力系统调度模型的局限性，并阐述了引入灵活性资源的重要性。其次，综述了当前关于灵活性资源（包括需求侧响应、储能和灵活发电）的建模方法和优

弹簧 - 质量 - 阻尼器系统是机械振动领域的经典模型，广泛应用于减震降噪、结构动力学和控制系统设计等领域。本文从系统建模出发，推导单自由度弹簧 - 质量 - 阻尼器系统的运动方程，通过解析法和数值仿真分析其自由振动与受迫振动行为，探讨弹簧刚度、阻尼系数和质量等参数对系统响应的影响规律，并结合工程实例说明系统在实际应用中的动态特性调控方法。研究结果可为相关振动控制和结构设计提供理论依据。关键词：弹

霜冰灾害作为一种严重的自然灾害，对电力系统、交通运输以及社会经济发展造成巨大的威胁。准确预测霜冰的发生、发展以及强度，对于有效预防和减轻其造成的损失至关重要。然而，霜冰的形成机制复杂，受多种气象因素共同影响，传统的预测方法往往精度不高，难以满足实际需求。近年来，深度学习技术的快速发展为霜冰预测提供了新的思路和方法。本文将探讨一种基于RIME优化算法、CNN-LSTM-MATT多特征融合的霜冰分类预

多变量时间序列区间预测在诸多领域具有重要应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。精确的区间预测不仅能提供点预测值，还能量化预测的不确定性，为决策者提供更全面的信息支持。传统的预测方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，在处理复杂的非线性关系和高维数据时往往力不从心。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)、长短期记忆神经网络(LSTM)和多头注意力机制(Multihead A

摘要: 电力系统改革不断深化，电力市场竞争日益激烈。传统的电力市场决策方法难以应对复杂多变的市场环境和海量数据。本文针对电力市场参与者面临的复杂决策问题，提出了一种基于Agent的深度决策梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法建模方法。该方法利用深度强化学习技术，赋予Agent自主学习和适应市场环境的能力，从而实现深度决策，提升电力市场参与者的