光伏出力受太阳辐照度、环境温度、风速等多元气象因素耦合作用，具备强随机性、波动性与间歇性特征，确定性点预测难以量化出力波动带来的调度风险。针对单一时序模型特征提取能力不足、长短期时序依赖捕捉失衡、预测结果缺乏不确定性量化的问题，本文构建融合时序卷积网络与时序变换编码器的混合神经网络区间概率预测模型，实现短期光伏功率多分位数概率区间预测。依托西北甘肃光伏实测数据集完成模型训练与验证，通过区间覆盖率、

我们在思考学习的本质时，首先想到的可能就是通过与环境互动来学习的这一理念。当婴儿玩耍、挥动手臂或环顾四周时，它并没有明确的老师，但它与环境之间却有着直接的感知运动连接。利用这种连接能够产生大量关于因果关系、行为后果以及如何采取行动以达到目标的信息。在我们的一生中，这种互动无疑是了解我们环境和自我的重要来源。无论我们是在学习驾驶汽车还是进行对话，我们都清楚地意识到环境对我们所做的事情的反应，并试图通

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

摘要本文研究了强化学习（RL）作为非线性阀控制的最优控制策略。它使用统一的框架，根据PID（比例积分微分）策略进行评估。RL是一种自主学习机制，通过与环境的交互进行学习。它在控制系统的世界中越来越受到关注，作为为具有挑战性的动态和非线性过程构建最优控制器的一种手段。使用DDPG（深度确定性策略梯度）算法和Simulink®进行训练，以模拟非线性阀门并创建实验测试台进行评估。Simulink允许工业

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

本论文复现了基于自适应强化学习的机械臂控制方法，通过结合强化学习算法与自适应控制策略，实现了机械臂在复杂环境下的高效、精准控制。实验结果表明，所提方法在轨迹跟踪精度、抗干扰能力及自适应调整方面均优于传统控制方法，为机械臂的智能化控制提供了新的思路。

多智能体网络的共识协同是分布式智能系统领域的核心研究问题，在无人机集群、智能电网、多机器人协作、分布式传感网络等领域具备广泛应用场景。针对传统连续时间控制策略存在的通信资源消耗大、控制更新频次冗余、系统能耗过高，以及渐近共识收敛时间无界、实时性难以保障的问题，本文系统性研究分布式事件驱动控制框架下多智能体网络的有限时间共识实现机制。

基于扩展卡尔曼滤波器的同时定位与地图构建（EKF-SLAM）是移动机器人自主导航的核心经典算法，凭借结构简洁、实时性强的优势被广泛应用于各类无人设备场景。但算法固有的状态估计不一致性问题，会导致机器人位姿与环境地图的估计误差随迭代累积、协方差矩阵失真，严重制约SLAM系统的长期运行精度与稳定性。现有研究多聚焦于算法迭代优化与误差修正，较少从系统本质的可观测性缺陷层面剖析不一致性的根源。

自主水下航行器（AUV）是海洋资源勘探、水下环境监测、海洋工程作业的核心智能装备，其运动控制精度与环境适配性直接决定水下作业的可靠性与稳定性。复杂海洋环境存在水流扰动、浮力波动、水体阻力非线性变化等不确定干扰，导致传统固定参数PID控制器难以适配动态工况，存在参数整定繁琐、抗干扰能力弱、轨迹跟踪误差大、动态响应滞后等问题。