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用遗传算法优化支持向量回归机C、g、p参数(Optimization of C, G, P parameters of support vector regression machine by genetic algorithm)

此为利用optics聚类方法剔除风电异常数据后，采用极限学习机验证的代码(optics data mining)

将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)

分类器的性能比较与调优: 使用scikit-learn 包中的tree，贝叶斯，knn，对数据进行模型训练，尽量了解其原理及运用。 使用不同分析三种分类器在实验中的性能比较，分析它们的特点。 本实验采用的数据集为house与segment。(Performance comparison and optimization of classifiers: We use tree, Bayesian and KNN in scikit-learnpackage to train the data model and try to understand its principle and application. The performances of three classifiers are compared and their characteristics are analyzed. The data set used in this experiment is house and segment.)

数据挖掘中编写C语言程序数据预处理，读取文本文件中的数据，使用链表，并输出该组数据的按平均值、中值、边界值平滑的结果。若分箱时数据缺失则用最后的值复制代替，还要找出程序中的离群点，要求程序符合结构化程序设计风格，关键地方需加注释。完美实现！

基于P-Q分解法的快速潮流计算,可用于实际系统()

说明：  内附源数据、代码及word。代码包括：平稳性检验、协整检验、滞后阶数的确定、VAR 模型的拟合、脉冲响应分析、VAR 模型的预测(Stationarity test, co integration test, determination of lag order, VAR model fitting, impulse response analysis, VAR model prediction)

朴素贝叶斯分类的分类器实现，使用的是matlab语言。内含测试集和训练集，可直接运行，readme.txt文件中说明了数据格式

工程算法 这是一个很有用的工程数值算法集锦(Engineering algorithm this is a useful collection of engineering numerical algorithms.)

脉动风速功率谱估计,并与标准风谱进行对比()