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藏经阁-让租户安全快速上云 让云服务商业务增值.pdf下载
weixin_39821228
2023-09-15 18:00:29
藏经阁-让租户安全快速上云 让云服务商业务增值.pdf , 相关下载链接:
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环境工程中高斯烟团模型的纯Python实现及其应用
内容概要:本文详细介绍了如何使用Python实现高斯烟团模型,这是一种用于预测大气中污染物扩散的模型。主要内容涵盖大气稳定度计算、坐标转换、扩散系数计算及三维浓度叠加值的实现。首先,文章解释了高斯烟团模型的基本概念,即假设污染源释放的污染物在空气中形成一个高斯烟团,该烟团随时间扩散、混合和沉降。接着,文章逐步讲解了Python代码的具体实现步骤,包括导入必要库、定义大气稳定度分类、实现坐标转换函数、计算扩散系数以及编写浓度叠加值计算函数。最后,通过该模型可以预测大气中污染物的扩散情况,为环境工程和气象学领域提供有价值的参考。 适合人群:从事环境工程、气象学研究的专业人士,以及对大气污染物扩散模拟感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要评估大气污染物扩散情况的研究项目,帮助研究人员更好地理解和预测污染物的行为,从而制定有效的环境保护措施。 其他说明:文中提供的Python代码实现了高斯烟团模型的关键部分,能够作为教学工具或实际项目的参考。
基于EMD-KPCA-LSTM的北半球光伏功率多维时间序列预测MATLAB代码实现
内容概要:本文档提供了基于经验模态分解(EMD)、核主成分分析(KPCA)和长短期记忆网络(LSTM)的多维时间序列预测MATLAB代码实现。具体应用案例为北半球光伏功率预测,涉及的数据集包含太阳辐射度、气温、气压和大气湿度四个输入特征,以及光伏功率作为输出预测。文档详细介绍了从数据加载与预处理到EMD和KPCA处理,再到LSTM模型训练与预测的具体步骤,并进行了EMD-LSTM、EMD-KPCA-LSTM和纯LSTM模型的对比分析。此外,还强调了代码的注释清晰度和调试便利性,确保用户能够顺利运行和理解整个流程。 适用人群:适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师或学生,特别是那些对时间序列预测、机器学习和光伏功率预测感兴趣的群体。 使用场景及目标:① 使用EMD、KPCA和LSTM组合模型进行多维时间序列预测;② 对比不同模型的效果,选择最优模型;③ 掌握MATLAB环境下复杂模型的构建和调优方法。 其他说明:代码已验证可行,支持本地EXCEL数据读取,附带详细的“说明”文件帮助用户
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上手。建议用户在实践中结合实际需求调整参数和模型配置,以获得最佳预测效果。
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