本文全文图片 RF-LSTM混合模型预测流程 RF预测模型流程 LSTM模型 IEEE 33节点系统 不同算例结果对比 双目标函数的帕累托前沿 RF-LSTM混合预测模型预测结果 最优解的帕累托曲面 不同季节的负荷、DG出力预测结果 各季节最优解的帕累托曲面
1 BWO-RF模型的基本原理 1.1 白鲸优化(BWO)白鲸优化(Beluga Whale Optimization,BWO)(Zhong et al.,2022)是于2022年提出的一种群智能优化方法,在解决一维和多维问题上均有很好的表现,且展现了极强的基准函数可扩展性分析能力,是求解最优化问题的良好选择。B...
根据官方数据，RF-DETR是首个在COCO数据集上实现超过60%平均精度均值 （mAP） 的实时模型。要知道，COCO数据集可是计算机视觉界的“奥林匹克”，能在上面取得如此成绩，足以证明RF-DETR的实力!更重要的是，RF-DETR在保证高精度的同时，并没有牺牲速度。它在GPU上实现了惊人的低延迟，让实时识别真正落地成为可能。这...
Random forest(RF)=bagging + fully-grown CART decision tree Random Forest的random体现在bagging,Forest是因为采用的CART树模型作为基学习器。决策树训练速度很快,但容易过拟合,即有很高的variance,而bagging采取多个模型投票或者平均,可以降低variance,随机森林的方法就是用bagging的方法把decesion tree合起来。 随机森...
为了仿真级联小信号增益和损耗,RF设备设计人员传统上一直广泛使用S参数器件模型。由于缺乏数字形式的数据(如IP3、P1dB和噪声),而且常用RF仿真器中历来没有频率变化模型结构,所以传统方式中非线性仿真更具挑战性。RF电路设计人员通常采用自制的电子表格来计算级联噪声和失真。但是,这些电子表格难以模拟系统级特性,例如误差...
原来,rf模型原理就是一种方法,通过它可以把很多不同的东西,像是数字、数据都收集起来,然后让它们变成我们能理解的答案。 下午,老师让我们一起做了个小实验。我们拿着不同颜色的球球,分别代表不同的数据,然后老师教我们怎么通过rf模型原理来排列它们。咦,真好玩儿!球球们的颜色搭配在一起,立刻变得有条理,大家都...
本文详细介绍基于Python语言的随机森林(Random Forest,RF)回归代码,以及模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等)自动优化的代码。 本文是在Python中随机森林(RF)回归与变量重要性影响程度分析的代码实现的基础上完成的,因此本次仅对随机森林模型超参数自动择优...
最近几年,我们已经开始看到一些有关射频(RF)CMOS工艺的参考文献和针对这些工艺的RF模型参考文献。本文将探讨这类RF所指代的真正含义,并阐述它们对RF电路设计人员的重要性。 我们可以从三个角度对RF CMOS设计进行探讨:首先,低频模拟设计人员正在将其设计提升到更高频率;其次,分立RF/微波设计人员转而借助集成手段;最后...
近期需要通过verilog编写一个RF仿真模型,来对基带的接收机进行仿真测试。因为基带接收机的输入信号为低中频信号,因此RF的仿真模型需要包含以下几个功能。 发送端: bit流成形滤波正交调制上变频 接收端: 下变频…
随机森林Random Forest(RF)分类模型(二分类多分类)-MATLAB代码实现 一、随机森林RF 随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,用于分类和回归问题。它由多个决策树组成,通过对每棵决策树的预测结果进行投票或取平均值来确定最终的预测结果。 以下是随机森林分类模型的基本步骤: 1. 数据准备:收集和准备用于训练和测...