東莞網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)協(xié)議,電商設(shè)計(jì)可以自學(xué)嗎,項(xiàng)目招商網(wǎng)站大全,零基礎(chǔ)做網(wǎng)站?作者簡(jiǎn)介#xff1a;熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者#xff0c;擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。#x1f34e; 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;個(gè)人信條#xff1a;格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真…?作者簡(jiǎn)介熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁(yè)Matlab科研工作室個(gè)人信條格物致知,完整Matlab代碼獲取及仿真咨詢(xún)內(nèi)容私信。內(nèi)容介紹在數(shù)據(jù)的廣袤宇宙中聚類(lèi)分析宛如一座神秘的燈塔照亮我們探索數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)的道路。想象一下你手中握著海量的數(shù)據(jù)它們就像散落一地的拼圖碎片而聚類(lèi)分析就是將這些碎片巧妙拼湊還原出完整圖案的神奇力量。它能夠把相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)匯聚成群讓我們一眼洞悉數(shù)據(jù)間隱藏的關(guān)聯(lián)與規(guī)律。在實(shí)際應(yīng)用中聚類(lèi)的身影無(wú)處不在。在電商領(lǐng)域它能依據(jù)消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)行為、偏好等數(shù)據(jù)將消費(fèi)者精準(zhǔn)地劃分成不同群體助力商家制定個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)策略實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送與銷(xiāo)售在圖像識(shí)別里聚類(lèi)可對(duì)圖像中的像素點(diǎn)按特征分類(lèi)達(dá)成圖像分割為后續(xù)的圖像理解與目標(biāo)識(shí)別筑牢根基在生物信息學(xué)中基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類(lèi)能夠?qū)ξ锓N進(jìn)行分類(lèi)推動(dòng)生物進(jìn)化研究等領(lǐng)域的發(fā)展。而今天我們將一同走進(jìn)聚類(lèi)的奇妙世界深入探尋模糊 C - Kmeans 聚類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)、層次聚類(lèi)法、Kmeans 聚類(lèi)、高斯混合法聚類(lèi)這幾種常見(jiàn)聚類(lèi)方法的奧秘揭開(kāi)它們神秘的面紗領(lǐng)略它們各自獨(dú)特的魅力與價(jià)值。模糊 C-Kmeans 聚類(lèi)柔性劃分?jǐn)?shù)據(jù)一獨(dú)特原理在傳統(tǒng)聚類(lèi)的世界里數(shù)據(jù)點(diǎn)的歸屬就像非黑即白的判斷題一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)只能明確地屬于某一個(gè)簇。但模糊 C - Kmeans 聚類(lèi)卻打破了這種刻板印象它引入了隸屬度的概念如同給數(shù)據(jù)點(diǎn)的歸屬加上了一層 “模糊濾鏡” 讓數(shù)據(jù)點(diǎn)可以以不同程度同時(shí)屬于多個(gè)簇實(shí)現(xiàn)了柔性聚類(lèi)。就好比判斷一個(gè)人是屬于 “運(yùn)動(dòng)愛(ài)好者” 還是 “音樂(lè)愛(ài)好者” 群體傳統(tǒng)聚類(lèi)可能只能二選一但模糊 C - Kmeans 聚類(lèi)認(rèn)為這個(gè)人可能有 70% 的程度屬于 “運(yùn)動(dòng)愛(ài)好者”同時(shí)有 30% 的程度屬于 “音樂(lè)愛(ài)好者”這種方式更貼合現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)的復(fù)雜特性。Kmeans 聚類(lèi)經(jīng)典的快速聚類(lèi)法一算法流程Kmeans 聚類(lèi)算法堪稱(chēng)聚類(lèi)領(lǐng)域的經(jīng)典之作以其簡(jiǎn)單高效的特點(diǎn)在眾多數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景中大放異彩。它的核心思想如同一場(chǎng)精準(zhǔn)的 “數(shù)據(jù)歸類(lèi)游戲”旨在將數(shù)據(jù)集中的樣本依據(jù)某種相似性準(zhǔn)則巧妙地劃分成 K 個(gè)不同的簇使同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度極高而不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度極低。在實(shí)際執(zhí)行時(shí)Kmeans 聚類(lèi)算法宛如一位有條不紊的指揮官按照既定的步驟有序推進(jìn)。首先它會(huì)從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)挑選 K 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)將它們作為初始的聚類(lèi)中心這就像是在一片廣闊的土地上隨機(jī)標(biāo)記出 K 個(gè) “營(yíng)地”。接著對(duì)于數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)其他數(shù)據(jù)點(diǎn)算法會(huì)仔細(xì)計(jì)算它到這 K 個(gè)聚類(lèi)中心的距離如同測(cè)量每個(gè)士兵到各個(gè)營(yíng)地的距離。然后將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類(lèi)中心所在的簇中就好像士兵們各自找到了離自己最近的營(yíng)地并駐扎下來(lái) 。完成這一輪分配后算法會(huì)重新計(jì)算每個(gè)簇的中心位置以簇內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值作為新的質(zhì)心這就好比根據(jù)各個(gè)營(yíng)地內(nèi)士兵的分布情況重新確定營(yíng)地的中心位置 。隨后再次重復(fù)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配和質(zhì)心更新的步驟如同不斷調(diào)整士兵的駐扎營(yíng)地和營(yíng)地中心位置直到聚類(lèi)中心不再發(fā)生變化或者達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)此時(shí)聚類(lèi)結(jié)果就如同穩(wěn)定的陣營(yíng)劃分得以確定 。二參數(shù)調(diào)優(yōu)在 Kmeans 聚類(lèi)算法的應(yīng)用中參數(shù)調(diào)優(yōu)是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)它直接影響著聚類(lèi)效果的優(yōu)劣 。其中確定最優(yōu)聚類(lèi)數(shù) K 是關(guān)鍵任務(wù)之一而肘方法和輪廓系數(shù)在這一過(guò)程中發(fā)揮著重要作用。肘方法就像一位敏銳的 “拐點(diǎn)捕捉者”通過(guò)繪制不同 K 值下的誤差平方和SSE曲線來(lái)尋找最佳的聚類(lèi)數(shù)。當(dāng) K 值較小時(shí)隨著 K 的增加每個(gè)簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)更加緊密地圍繞在質(zhì)心周?chē)鶶SE 會(huì)急劇下降這就好比將一個(gè)大團(tuán)隊(duì)不斷細(xì)分每個(gè)小團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的凝聚力增強(qiáng)差異變小。然而當(dāng) K 值達(dá)到一定程度后繼續(xù)增加 K 值對(duì) SSE 的降低效果變得微乎其微此時(shí) SSE 曲線會(huì)出現(xiàn)一個(gè)明顯的 “肘部” 拐點(diǎn)這個(gè)拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)的 K 值往往被認(rèn)為是最優(yōu)聚類(lèi)數(shù)因?yàn)樵谶@個(gè)點(diǎn)之后繼續(xù)增加聚類(lèi)數(shù)并不能顯著提升聚類(lèi)效果反而可能導(dǎo)致過(guò)擬合 。輪廓系數(shù)則如同一位全面的 “聚類(lèi)質(zhì)量評(píng)估師”它綜合考慮了簇內(nèi)的緊密性和簇間的分離性對(duì)聚類(lèi)效果進(jìn)行深入評(píng)估。對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)輪廓系數(shù)通過(guò)計(jì)算它與同簇內(nèi)其他點(diǎn)的平均距離簇內(nèi)距離以及與其他最近簇中所有點(diǎn)的平均距離簇間距離來(lái)衡量該點(diǎn)的聚類(lèi)質(zhì)量。如果一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的輪廓系數(shù)接近 1說(shuō)明它與同簇內(nèi)的點(diǎn)緊密相連同時(shí)與其他簇的點(diǎn)相距較遠(yuǎn)聚類(lèi)效果良好如果輪廓系數(shù)接近 - 1則表示該點(diǎn)可能被錯(cuò)誤地分配到了不合適的簇中而輪廓系數(shù)接近 0 時(shí)意味著該點(diǎn)處于兩個(gè)簇的邊界附近聚類(lèi)的區(qū)分度較差 。通過(guò)計(jì)算所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均輪廓系數(shù)我們可以得到整個(gè)聚類(lèi)結(jié)果的質(zhì)量評(píng)估平均輪廓系數(shù)越大說(shuō)明聚類(lèi)效果越理想聚類(lèi)結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性越高 。三應(yīng)用廣泛Kmeans 聚類(lèi)算法憑借其簡(jiǎn)單高效的特性在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用成為解決實(shí)際問(wèn)題的得力工具 。在圖像壓縮領(lǐng)域Kmeans 聚類(lèi)算法大顯身手。以一張彩色圖像為例圖像由大量的像素點(diǎn)組成每個(gè)像素點(diǎn)都包含紅、綠、藍(lán)三個(gè)顏色通道的信息。Kmeans 聚類(lèi)算法可以將這些像素點(diǎn)按照顏色特征進(jìn)行聚類(lèi)將相似顏色的像素點(diǎn)歸為一類(lèi)。假設(shè)將圖像中的像素點(diǎn)聚成 K 個(gè)簇每個(gè)簇用一個(gè)代表性的顏色質(zhì)心來(lái)表示。在壓縮圖像時(shí)將每個(gè)像素點(diǎn)的顏色替換為其所屬簇的質(zhì)心顏色這樣就可以用較少的顏色種類(lèi)來(lái)表示整幅圖像從而實(shí)現(xiàn)圖像的壓縮。雖然壓縮后的圖像可能會(huì)損失一些細(xì)節(jié)但在人眼可接受的范圍內(nèi)能夠大大減少圖像的存儲(chǔ)空間提高圖像的傳輸和存儲(chǔ)效率 。在市場(chǎng)細(xì)分領(lǐng)域Kmeans 聚類(lèi)算法同樣表現(xiàn)出色。企業(yè)擁有大量的客戶(hù)數(shù)據(jù)包括客戶(hù)的年齡、性別、收入、購(gòu)買(mǎi)行為等多維度信息。通過(guò) Kmeans 聚類(lèi)算法企業(yè)可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)將客戶(hù)劃分為不同的細(xì)分群體。例如將具有相似購(gòu)買(mǎi)行為和消費(fèi)能力的客戶(hù)聚為一類(lèi)針對(duì)每個(gè)細(xì)分群體的特點(diǎn)企業(yè)可以制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略推出符合他們需求的產(chǎn)品和服務(wù)提高客戶(hù)滿意度和忠誠(chéng)度從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì) 。高斯混合法聚類(lèi)基于概率的聚類(lèi)模型一模型構(gòu)成高斯混合法聚類(lèi)宛如一位構(gòu)建復(fù)雜數(shù)據(jù)拼圖的大師它假設(shè)數(shù)據(jù)是由多個(gè)高斯分布巧妙組合而成每個(gè)高斯分布就像拼圖中的一塊獨(dú)特組件共同描繪出數(shù)據(jù)的復(fù)雜分布全貌 。在這個(gè)模型中每個(gè)高斯分布都由一組關(guān)鍵參數(shù)精準(zhǔn)定義這些參數(shù)如同開(kāi)啟數(shù)據(jù)奧秘之門(mén)的鑰匙 。?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼 參考文獻(xiàn) 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料團(tuán)隊(duì)擅長(zhǎng)輔導(dǎo)定制多種科研領(lǐng)域MATLAB仿真助力科研夢(mèng) 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化、背包問(wèn)題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問(wèn)題、VRPPD問(wèn)題、多中心VRP問(wèn)題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問(wèn)題、多中心多車(chē)型的VRP問(wèn)題、 動(dòng)態(tài)VRP問(wèn)題、雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、混合流水車(chē)間問(wèn)題、 訂單拆分調(diào)度問(wèn)題、 公交車(chē)的調(diào)度排班優(yōu)化問(wèn)題、航班擺渡車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題、選址路徑規(guī)劃問(wèn)題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時(shí)間窗、多車(chē)場(chǎng)等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)和降維2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.4 CNN|TCN|GCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門(mén)控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)2.12 RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.16 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.17 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)2.19 Transform各類(lèi)組合時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷圖像處理方面圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知 路徑規(guī)劃方面旅行商問(wèn)題TSP、車(chē)輛路徑問(wèn)題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、 充電車(chē)輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉(cāng)儲(chǔ)巡邏、公交車(chē)時(shí)間調(diào)度、水庫(kù)調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、 通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配 信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測(cè)電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車(chē)充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化電力系統(tǒng)核心問(wèn)題經(jīng)濟(jì)調(diào)度機(jī)組組合、最優(yōu)潮流、安全約束優(yōu)化。新能源消納風(fēng)光儲(chǔ)協(xié)同規(guī)劃、棄風(fēng)棄光率量化、爬坡速率約束建模多能耦合系統(tǒng)電-氣-熱聯(lián)合調(diào)度、P2G與儲(chǔ)能容量配置新型電力系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)靈活性資源虛擬電廠、需求響應(yīng)、V2G車(chē)網(wǎng)互動(dòng)、分布式儲(chǔ)能優(yōu)化穩(wěn)定與控制慣量支撐策略、低頻振蕩抑制、黑啟動(dòng)預(yù)案設(shè)計(jì)低碳轉(zhuǎn)型碳捕集電廠建模、綠氫制備經(jīng)濟(jì)性分析、LCOE度電成本核算風(fēng)光出力預(yù)測(cè)LSTM/Transformer時(shí)序預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)誤差場(chǎng)景生成GAN/蒙特卡洛不確定性?xún)?yōu)化魯棒優(yōu)化、隨機(jī)規(guī)劃、機(jī)會(huì)約束建模能源流分析、PSASP復(fù)雜電網(wǎng)建模經(jīng)濟(jì)調(diào)度算法優(yōu)化改進(jìn)模型優(yōu)化潮流分析魯棒優(yōu)化創(chuàng)新點(diǎn)文獻(xiàn)復(fù)現(xiàn)微電網(wǎng)配電網(wǎng)規(guī)劃運(yùn)行調(diào)度綜合能源混合儲(chǔ)能容量配置平抑風(fēng)電波動(dòng)多目標(biāo)優(yōu)化靜態(tài)交通流量分配階梯碳交易分段線性化光伏混合儲(chǔ)能VSG并網(wǎng)運(yùn)行構(gòu)網(wǎng)型變流器 虛擬同步機(jī)等包括混合儲(chǔ)能HESS蓄電池超級(jí)電容器電壓補(bǔ)償,削峰填谷一次調(diào)頻功率指令跟隨光伏儲(chǔ)能參與一次調(diào)頻功率平抑直流母線電壓控制MPPT最大功率跟蹤控制構(gòu)網(wǎng)型儲(chǔ)能光伏微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化新能源虛擬同同步機(jī)VSG并網(wǎng)小信號(hào)模型 元胞自動(dòng)機(jī)方面交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng) 金屬腐蝕 雷達(dá)方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合、SOC估計(jì)、陣列優(yōu)化、NLOS識(shí)別 車(chē)間調(diào)度零等待流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題NWFSP、置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題PFSP、混合流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題HFSP、零空閑流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題NIFSP、分布式置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題 DPFSP、阻塞流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題BFSP5 往期回顧掃掃下方二維碼