在众多领域，如气象学、水资源管理、农业等，回归预测都扮演着关键角色。例如，在气象领域预测降水量、温度变化；水资源管理中预估河流流量、水库水位；农业方面预测农作物产量等。精准的回归预测有助于提前规划、合理分配资源以及及时应对潜在变化。对于雪消融相关的预测，准确预估雪消融量及过程，对水资源合理调度、预防洪涝灾害以及生态环境监测都具有重要意义。

在众多领域，如气象学、经济学、工程学等，常常需要对多个变量进行回归预测。例如，在气象预测中，不仅要预测温度，还需考虑湿度、气压、风速等多个变量，以更全面准确地预报天气状况；在金融领域，预测股票价格时，除了历史价格数据，还需综合考虑宏观经济指标、公司财务数据等多种变量。多变量回归预测旨在建立一个模型，通过对多个相关变量的分析，预测目标变量的数值，为决策制定提供重要依据。

港口-哈密顿系统(Port-Hamiltonian System, PHS)以其内在的能量结构和清晰的物理意义，在控制理论领域备受瞩目。它提供了一种基于能量函数对复杂物理系统进行建模和控制设计的统一框架。然而，实际工程系统中往往存在各种不确定性和扰动，这使得基于名义模型的控制设计方案难以满足鲁棒性要求。尤其在分布式港口-哈密顿系统中，由于子系统间复杂的耦合关系，不确定性和扰动的累积效应将更加显著，

在全球能源转型与 “双碳” 目标的推动下，分布式能源以其清洁、灵活的特性成为电力系统发展的重要方向。光伏（PV）作为分布式能源的主力军，与储能系统（ESS）协同接入配电网，能够有效缓解可再生能源间歇性和波动性带来的问题，提升配电网的供电可靠性与运行经济性。然而，如何合理进行光伏与储能的选址与定容，是实现其高效利用的关键。本文通过构建双层优化模型，深入研究光伏、储能在配电网中的优化配置问题。分布式能

一、研究背景与核心挑战新型电力系统以 “高比例可再生能源渗透、源网荷储协同互动” 为显著特征，分布式电源（Distributed Generation, DG）如光伏、风电的大规模并网已成为配电网发展的必然趋势。配电网作为能源消纳的 “最后一公里”，其承载力直接决定 DG 的接纳规模与运行安全性。不确定性主导的运行状态：光伏 / 风电出力受光照、风速影响呈强波动性，负荷侧电动汽车、储能充放等柔性负

在众多领域，如金融市场预测、电力负荷预测、气象预测等，准确的预测对于决策制定、资源分配和风险评估至关重要。然而，这些领域的数据往往具有高度的复杂性和不确定性，包含非线性、非平稳以及长期依赖等特征。例如，金融市场受宏观经济环境、政策变化、投资者情绪等多种因素影响，其数据表现出复杂的波动模式；电力负荷受季节、天气、时间等因素影响，呈现出明显的周期性和随机性。传统的预测方法难以有效捕捉这些复杂特征，导致

1 生成用于训练的波形为每种调制类型生成 10000 个帧，其中 80% 用于训练，10% 用于验证，10% 用于测试。我们在网络训练阶段使用训练和验证帧。使用测试帧获得最终分类准确度。每帧的长度为 1024 个样本，采样率为 200 kHz。对于数字调制类型，八个样本表示一个符号。网络根据单个帧而不是多个连续帧（如视频）作出每个决定。假设数字和模拟调制类型的中心频率分别为 900 MHz 和 1

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍空中无人机(UAVs)作为网络处理器在移动网络中长期使用，但它们现在被用作移动边缘计算(MEC)中的移动服务器。由于它们的灵活性、便携性、强大的视线通信联系和低成...

电力系统的稳定可靠运行是社会经济发展的重要保障，而配电网作为连接输电网与用户的桥梁，其运行状态的精确掌握至关重要。随着分布式电源（Distributed Generation, DG）的日益普及，传统的配电网呈现出分布式、多样化、复杂化的趋势，三相不平衡问题也日益突出。因此，针对含DG的三相不平衡配电网进行准确高效的潮流计算显得尤为重要。

柔性作业车间调度问题（FJSP）是生产计划领域中的一个经典问题，其目标是在满足工艺约束和资源限制的前提下，优化生产过程的性能指标，例如完工时间、生产成本、资源利用率等。FJSP 的特点是：工件可以在多个机器上进行加工，每台机器都可以加工多种工序；工件的加工顺序可以灵活调整；不同工序的加工时间在不同的机器上可能不同。由于 FJSP 的复杂性，传统的精确算法难以在合理的时间内找到最优解。因此，近年来，