针对光伏发电功率受气象、辐射等多因素影响呈现出的强非线性、时序依赖性特征，以及单一预测模型难以兼顾线性趋势捕捉与非线性波动拟合的问题，提出一种基于非线性二次分解的组合预测模型（Ridge-RF-LSBoost）。该模型将光伏功率预测任务拆解为线性趋势、一阶非线性残差、二阶非线性残差三个层次，依次采用岭回归（Ridge）、随机森林（RF）、最小二乘提升（LSBoost）进行分层次建模，通过 “线性拟

源荷不确定性指可再生能源出力（如风电、光伏）与负荷需求（电、热、冷）的不可预测波动，对微网运行的经济性和可靠性产生显著影响。不确定性来源与特点源侧不确定性：风电出力受气象条件影响大，预测误差可达30%以上，适合采用鲁棒优化处理。荷侧不确定性：负荷波动具有较强时间规律性（如日内峰谷变化），适合基于历史数据的随机场景生成。建模方法对比方法原理适用场景局限性概率分布模型基于历史数据拟合正态分布、Weib

[1]晏福,徐建中,李奉书.混沌灰狼优化算法训练多层感知器[J].电子与信息学报,2019,41(04):872-879.

禁忌搜索算法是一种求解非线性规划问题的新式算法，利用算法的禁忌规则实现解的转向，便于更好地得到问题的最优解，很好的展示了禁忌搜索算法的优点及其计算步骤,并用禁忌搜索求解。

但是，纯方位跟踪又是跟踪问题的一个难点，主要是因为同主动跟踪问题相比，纯方位跟踪具有不可观测性，滤波非线性等特点。扩展卡尔曼滤波( EKF) 是比较普遍适用的算法，此算法仅利用非线性函数 Taylor 展开的一阶项，只适用于弱非线性系统，在缺少距。对于强非线性系统，不敏卡尔曼滤波( UKF) 有更 好的滤波效果，但是 UKF 和 EKF 都是在基于模型线性化和高斯假设的条件下，不适用于非高斯分布的

然而，它往往受到负面知识转移问题的影响。为了解决这个问题并提高MFEA的性能，我们建议构建一个代理模型，作为在MFEA中同时优化的辅助任务和目标任务。

哈里斯鹰算法(Harris Hawks Optimization，HHO)，是由Ali Asghar Heidari和Seyedali Mrjaili于2019年提出的一种新型仿生智能优化算法。该算法模仿哈里斯鹰捕食特点，结合Levy飞行(Levy Flights）实现对复杂多维问题求解。研究表明该新型算法具有良好的性能。全局探索阶段、局部开采阶段.

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本文运用基于双目立体视觉的技术，提出一种快速非接触测量目标物体的体积方法。此方法将适用于多种场景下的目标体积测量，具有测量精度较高、测量成本低和灵活等优点。【图像处理】基于双目视觉的物体体积测量算法研究，主要关注于利用双目相机（包含两个平行放置的相机）捕获同一场景的两张不同视角的图像，通过计算视差来实现对三维空间中物体的深度感知，进而精确测量物体的体积。

分析音频信号和滤波作为音频信号处理的关键技术，通过精准的信号分析能够挖掘音频的内在特性、识别关键信息，而合理运用滤波技术则可以根据不同需求改善音频质量、去除噪声、提取特定频率成分。随着数字信号处理技术的不断进步，未来分析音频信号和滤波技术将朝着更高效、更智能、更精准的方向发展，为音频产业带来更多的创新和突破。音频信号处理在当今数字化时代无处不在，从日常使用的智能手机、音乐播放器，到专业的音频制作、