文末抽奖|2022 北美 KubeCon + CloudNativeCon! WasmEdge 等你来

serverless 技术社区 2022-10-18 14:45:43

2022 年最激动人心的云原生技术大会就要来了!2022 北美 KubeCon and CloudNativeCon 将于 10 月 24 日至 28 日在美国底特律举行! WasmEdge 和我们的社区成员将出席会议、举办展位、参加派对,并进行 4 场技术分享!欢迎来打个招呼,来现场和我们聊一聊吧!


WasmEdge 团队会在这场大会上围绕云原生应用程序的 WebAssembly (Wasm) 开发者体验和工具做演示讲解。

详情见博客文章:http://t.csdn.cn/1auTw

---我是抽奖分割线---

在10月24日来临之际,为了感谢广大开发者对 WasmEdge 的关注与贡献,周边抽奖来啦!

参与抽奖即有机会获得渔夫帽、Rust 搪瓷杯、冬日暖心马甲等礼物。

参与规则:

关注Second State公众号,回复 KubeCon 获取抽奖链接
开奖时间为10月24日下午6点(北京时间)

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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42376823/article/details/127386018

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内容概要:本文研究了一种周期感知LightGBM预测与NSGA-Ⅱ优化耦合的建筑群能源系统协同调度方法,旨在提升建筑群能源系统的低碳经济性和运行效率。该方法首先利用周期感知的LightGBM模型对建筑群的能源负荷与可再生能源出力进行高精度时序预测,充分挖掘数据中的周期性规律,显著提高预测准确性;随后,结合多目标优化算法NSGA-Ⅱ,构建协同调度模型,综合考虑经济成本、碳排放和能源利用率等多个目标,求解得到一组帕累托最优调度方案,实现多目标间的均衡优化。研究通过Python编程实现了完整的预测与优化流程,并在实际场景中验证了所提方法在降低系统运行成本和减少碳排放方面的有效性。; 适合人群:具备一定Python编程基础,从事电力系统、能源管理、智能优化或机器学习相关领域的研究人员与工程技术人员,尤其适合关注多目标优化与时间序列预测融合应用的硕士、博士研究生及科研工作者。; 使用场景及目标:①应用于建筑群、园区等多主体能源系统的协同调度与低碳优化;②实现对光伏、负荷等具有强周期性特征的时间序列数据进行精准预测;③解决能源调度中经济性、环保性等多目标相互冲突的优化问题,获得兼顾各方需求的调度策略。; 阅读建议:此资源以实际代码实现为核心,建议读者在学习过程中结合Python代码,重点理解周期特征提取、LightGBM模型构建、NSGA-Ⅱ算法应用及多目标优化结果分析等关键环节,并尝试在不同场景下复现和调整参数,以深化对方法原理与工程应用的理解。

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