Dijkstra算法是Edsger Wybe Dijkstra在1956年提出的一种用来寻找图形中结点之间最短路径的算法。Dijkstra算法的基本思想是贪心思想，主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到目标点为止。A*算法发表于1968年，A*算法是将Dijkstra算法与广度优先搜索算法（BFS）二者结合而成，通过借助启发式函数的作用，能够使该算法能够更快的找到最优路径。A算法是静态路

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

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