本原创程序提出的ZOA-PCNN-AT-SVM故障识别模型还没有人写！在此基础上进一步对参考模型进行多重改进，程序注释清晰，干货满满，下面对文章和程序做简要介绍！

SMA 黏菌优化算法，于2020年发表在SCI的1区Top期刊《Future Generation Computer Systems》上。利用该计算机1区Top算法对对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数如：卷积核大小、BiGRU单元个数、学习率等进行优化。

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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构数据的任务，如图像和视频识别、语音识别、CNN 的训练过程通常涉及使用大量带有标签的数据来优化网络的权重和偏差，以便进行分类、回归或其他任务。

霜冰优化算法是2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊上的新优化算法，现如今还未有RIME优化算法应用文献哦。利用该算法对我们的CNN-LSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。

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如果是大规模的光伏电站，逆变器的脱网会造成大规模的停电事故，因此大功率逆变器的低压穿越技术的研究具有重要的意义。在基于锁相环的基础上，介绍电网在稳定和故障两种状态下逆变器的并网控制策略，研究当发生电压跌落时并网逆变器的穿越方案，最后利用Matlab搭建仿真平台对逆变器低压穿越策略进行仿真研究。要求从故障清除时刻到系统回到正常运行的状态，有功功率以每秒 30％的速度恢复。2）对穿越过程中无功功率支撑

现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。程序利用遗传算法和BP神经网络的交叉混合算法实现对某地区光伏出力预测，数据为该地区每天07:00-18

在MATLAB脚本中使用sim函数来执行Simulink模型的仿真，并通过输入端口将数据传递给神经网络。在每个迭代中，使用sim函数进行一次模型仿真，获取输出，并将这些输出用于更新神经网络的权重。在Simulink模型中选择神经网络块，然后打开块参数。在块参数中，配置神经网络的训练器和相关参数。在Matlab-Simulink中实现神经网络的在线训练通常需要结合Simulink模型和MATLAB脚

GAF采用三角函数和差的运算，将一维信号转换为角度（θ）和半径（r），生成二维特征图。高频信号可能需要更高的分辨率，但这可能导致对低频部分的信息丢失。格拉姆角场则无需进行频域变换，不受频域分辨率的限制，对不同频率范围的信号都能够更为鲁棒的表现。程序套用：格拉姆角场分为格拉姆求和（GASF）场和格拉姆差场（GADF）,本程序改用格拉姆求和场（GASF）将一维时序生成二维图像，再用CNN提取图像的高维