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【信息科学与工程学】【广告科学】第四十四篇 广告平台投放和广告计费类算法01

全行业的中国企业广告投放模型总表。行业分类依据《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2017）的门类/大类 ，产品层参考"主营产品统计代码"行业—产品映射 ，平台算法以巨量引擎、腾讯广告等官方文档为硬支撑 ，合规部分严格对齐《互联网广告管理办法》以及2026年市场监管部门最新合规提示 。编号类型(门类)行业(大类)企业及产品内容列表投放模型投放平台投放人群欲望激发维度面向人群模式（地域/文化/年龄/角色）001A 农林牧渔01 农业北大荒/中粮：五常大米、面粉、食用油、杂粮品牌曝光 + 电商转化双轨（C

国央企创新负责人如何通过平台实现科研成果的快速识别与转化？.docx

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【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法（BO）优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测（含模型描述及部分示例

内容概要：本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型，用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力，构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构，并引入贝叶斯优化（BO）自动搜索最优超参数组合，提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程，强调时间顺序划分以防止信息泄露，并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例，包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础，熟悉MATLAB编程环境，从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标：①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测（如未来24小时）；②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景；③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议：此资源以实际项目为导向，建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型，重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系，在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。