本文用MATLAB建立一个短期电力负荷（或价格）预测系统。两个非线性回归模型（神经网络和袋式回归树）被校准，以预测给定温度预测、假日信息和历史负荷的每小时前日负荷。这些模型在数据上进行训练，并在2008年的样本外数据上进行测试。这些模型被证明能够产生高度准确的日前预测，平均误差在1-2%左右。能够通过MATLAB部署的DLL调用训练好的负荷预测模型。准确的负荷预测对于公用事业的短期运营和长期规划至

西储大学轴承数据集是故障诊断领域广泛使用的标准数据集之一。该数据集由美国凯斯西储大学（Case Western Reserve University）工程学院机械工程实验室开发，包含了正常工况和多种故障工况下的振动信号数据。数据采集速率为12kHz或更高，通过加速度传感器采集得到。数据集涵盖了轴承内圈、外圈和滚动体（球）损坏等多种故障类型，每种故障情况还区分了不同的故障尺寸（如直径0.007英寸、

基于Bagging的共享单车租赁预测研究是一个结合了数据科学与机器学习技术的综合应用。Bagging（Bootstrap Aggregating）是一种集成学习算法，它通过并行训练多个弱学习器（如决策树）并结合它们的预测结果来提高整体模型的稳定性和准确性。在共享单车租赁预测中，Bagging算法可以有效地处理复杂的非线性关系，并降低过拟合的风险。

可再生能源（RES）和储能系统（ESS）在微电网中的集成为最终用户和系统运营商提供了潜在的利益。然而，对于微电网的经济运行，需要对可再生能源的间歇性问题和ESS的高成本进行审查。本文提出了一种由电池和超级电容器组成的混合ESS微电网的两层预测能量管理系统（EMS）。考虑到混合ESS在充电深度（DOD）和寿命方面的退化成本，电池和超级电容器的长期成本被建模并转化为与实时操作相关的短期成本。

LSTM是一种特殊的RNN结构，它通过引入遗忘门、输入门和输出门三个门结构，实现了对时间序列数据中重要信息的保留和无用信息的遗忘，从而解决了传统RNN在处理长序列数据时容易出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM的这种特性使其在时间序列预测任务中表现出色。

基于方差的灵敏度指数在不同环境建模领域的GSA应用中越来越受欢迎（例如，参见Pastres等人，1999年;Nossent等人，2011年;然而，在输出分布高度倾斜或具有多峰性的情况下，考虑模型输出的整个概率密度函数（PDF），而不仅是其方差的方法，更为合适，因为方差可能无法充分代表不确定性。我们期望PAWN能够促进基于密度的方法的应用，并作为基于方差的GSA的补充方法。全局敏感性分析（GSA）是

定义：CNN是一种深度学习模型，能够提取时序数据中的局部特征。在风电功率预测中，CNN可以有效地处理风速、风向等气象数据的空间特征。优势：能够捕捉数据的局部特征，适用于处理具有空间特性的数据。

首先通过对全生命周期费用静态模型的介绍，利用蓄电池和超级电容器作为风光互补系统混合储能装置，以其全生命周期费用最小为目标，以系统的缺电率等运行指标为约束条件，建立了一种混合储能系统容量优化配置模型，其次，通过优化不对称加速因子进而改进了粒子群算法，最后利用算例在 Matlab 中进行了仿真与求解，结果表明，该方法不仅优化了蓄电池的工作状态，降低了储能系统的全生命周期费用，而且加快了收敛速度。%功率

虽然现有的一些参考文献专门探讨了CAES的运行和综合电热系统的组合运行，但大多数参考文献都建立了简化的基于效率的功率块模型来制定CAES，而没有对CAES的压力和温度动态进行建模。因此，需要制定电压、无功功率和相应的无功补偿器，以在PDN的最佳运行中保持无功平衡和电压质量。通过将热能存储系统（TES）整合到CAES中，先进的绝热压缩空气储能系统（AA-CAES）和非柔软燃烧压缩空气储能系统（NSF

随着我国现代技术的不断发展，手写数字识别技术中需要处理的数据样本量及特征指标大幅增加，也对处理数据模型和方法提出了更高的要求。支持向量机（SVM）、逻辑回归模型（LR）及决策树模型（DT）等新兴机器的学习方法虽然能够处理小样本等分类问题，但在处理多样本多特征数据时分类精度还有待改进。因此，本文以提升模型处理多样本和多特征指标数据集的分类预测性能为目标，对不同的基础模型进行集成应用分析。手写数字识别