CMyclsss

ice197983 2007-08-24 12:08:14
#include "StdAfx.h"
#include "Myclsss.h"

const TCHAR *MENU_CLASS_NAME = L"BaculaFD Tray Icon";

CMyclsss::CMyclsss()
{}

CMyclsss::CMyclsss(HINSTANCE hAppInstance)
{
// Create a dummy window to handle tray icon messages
WNDCLASSEX wndclass;

wndclass.cbSize = sizeof(wndclass);
wndclass.style = 0;
wndclass.lpfnWndProc = CMyclsss::WndProc;
wndclass.cbClsExtra = 0;
wndclass.cbWndExtra = 0;
wndclass.hInstance = hAppInstance;
wndclass.hIcon = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
wndclass.hCursor = LoadCursor(NULL, IDC_ARROW);
wndclass.hbrBackground = (HBRUSH) GetStockObject(WHITE_BRUSH);
wndclass.lpszMenuName = /*(const char *) */NULL;
wndclass.lpszClassName = MENU_CLASS_NAME;
wndclass.hIconSm = LoadIcon(NULL, IDI_APPLICATION);
RegisterClassEx(&wndclass);

m_hwnd = CreateWindow(MENU_CLASS_NAME,
MENU_CLASS_NAME,
WS_OVERLAPPEDWINDOW,
CW_USEDEFAULT,
CW_USEDEFAULT,
200, 200,
NULL,
NULL,
hAppInstance,
NULL);
ShowWindow( m_hwnd, 1 );
UpdateWindow( m_hwnd );

if (m_hwnd == NULL) {
PostQuitMessage(0);
return;
}
}

CMyclsss::~CMyclsss()
{

}

// Process window messages
LRESULT CALLBACK CMyclsss::WndProc(HWND hwnd, UINT iMsg, WPARAM wParam, LPARAM lParam)
{
CMyclsss *_this = (CMyclsss *) GetWindowLong(hwnd, GWL_USERDATA);

switch (iMsg)
{
case WM_CREATE:
return 0;
case WM_LBUTTONDOWN:
MessageBeep(1);

case WM_COMMAND:
switch (LOWORD(wParam))
{
case 1:
break;
default:
break;
}
return 0;
case WM_DESTROY:
PostQuitMessage(0);
return 0;
default:
break;
}
return DefWindowProc(hwnd, iMsg, wParam, lParam);
}
...全文
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内容概要:本文系统研究了电力系统短期负荷预测问题,提出并实现了基于极限学习机(ELM)及其智能优化改进模型的预测方法。研究涵盖标准ELM、白鲸优化算法(BWO)优化ELM和鹭鹰优化算法(IBOA)优化ELM三种模型,重点通过智能优化算法对ELM的输入权重与偏置参数进行全局寻优,有效克服了传统ELM因参数随机初始化导致的不稳定性和泛化能力不足的问题。文章完整呈现了从数据预处理、特征选择、模型构建、参数优化到预测结果对比分析的全流程,利用Matlab编程实现各模型的仿真验证,显著提升了预测精度与模型鲁棒性,为电力系统调度决策提供了可靠的技术支撑。; 适合人群:具备电力系统基础知识、时间序列预测理论及Matlab编程能力的高校研究生、科研机构研究人员以及电力公司从事负荷预测、电网调度与规划工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于实际电力系统短期负荷预测业务中,提升电网运行调度的精细化与智能化水平;②作为智能优化算法与神经网络融合的经典案例,服务于学术论文撰写、科研项目申报及算法性能对比研究;③应对新能源大规模接入背景下负荷波动加剧的挑战,为构建高精度、强鲁棒性的现代负荷预测体系提供解决方案。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解ELM网络结构与优化算法的集成机制,重点对比分析不同优化策略在收敛速度、预测误差(如MAE、RMSE、MAPE)等方面的性能差异,进而掌握智能优化技术在提升预测模型性能方面的关键作用。

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