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weixin_39820835
2020-09-09 11:00:32
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机器学习气候与腹泻疾病数据融合预处理:多源时序特征工程及防泄漏建模数据集构建
内容概要:本文介绍了一个用于机器学习建模的ML数据集准备脚本,旨在将102个气候数据CSV文件(涵盖6种变量×17个卫生服务区HSA)与腹泻疾病诊断数据合并,构建统一的建模数据集。脚本执行了多步骤处理流程,包括按HSA合并气候数据、加载并筛选诊断数据至有效时间范围(2022-06-27至2024-01-29)、外连接合并数据、剔除缺失值超过40%的变量、创建时间特征和交互特征,并保留剩余缺失值供后续建模阶段进行防泄漏的插补处理。最终输出完整的建模数据集CSV文件及包含字段描述和统计摘要的JSON元数据文件,强调所有拆分和插补均应在建模阶段进行以防止数据泄露。; 适合人群:具备Python编程与数据分析基础,熟悉Pandas、NumPy等数据处理工具,从事公共卫生、环境健康或机器学习相关研究的数据科学家、研究人员及技术人员;尤其适用于需要整合多源时空数据进行疾病预测建模的专业人员。; 使用场景及目标:① 构建基于气候因素预测腹泻疾病的机器学习模型前的数据预处理;② 实现跨区域(17个HSA)长时间序列(84周)的多变量数据融合;③ 在保证无数据泄露的前提下完成缺失值管理、特征工程与元数据记录;④ 为后续的时间序列划分(训练/验证/测试)和模型训练提供标准化输入。; 阅读建议:此资源以脚本形式呈现完整数据流水线,不仅关注代码实现,更强调数据治理逻辑(如不提前插补以防泄漏),建议结合实际数据运行代码,逐步理解每一步的数据形态变化,并重点关注日期过滤、外连接策略、缺失值处理阈值设定以及元数据生成机制,确保建模过程可复现与合规。
(92页PPT)某著名企业大数据整体规划项目方案.pptx
(92页PPT)某著名企业大数据整体规划项目方案.pptx
基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略(Matlab代码实现)
基于变异粒子群算法的主动配电网故障恢复策略(Matlab代码实现)内容概要:本文主要围绕基于电压源换流器(VSC)的统一潮流控制器(UPFC)展开研究,利用Simulink工具搭建系统仿真模型,探讨其在电力系统中的潮流调控能力。研究重点在于通过VSC实现对有功功率和无功功率的独立快速调节,从而提升电网的稳定性与传输效率。文中详细介绍了UPFC的基本结构、工作原理及其在输电系统中的控制策略,并通过仿真实验验证了其在改善电压质量、提高线路利用率等方面的优越性能。; 适合人群:电气工程及相关专业背景,具备一定电力系统和Simulink仿真基础的研究生、科研人员及从事电力系统自动化工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统灵活交流输电技术的教学与科研;②为UPFC在实际电网中的应用提供仿真依据和技术支持;③帮助研究人员掌握基于VSC的柔性输电装置建模与控制方法; 阅读建议:建议结合Simulink仿真模型同步操作,深入理解UPFC各组成部分的功能及控制逻辑,重点关注其动态响应特性与系统稳定性分析,以实现理论与实践的有效结合。
002-STM32F4xx中文参考手册2(DMA2D+LTDC+SAI+FMC).pdf
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