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xiaoxingkongyuxi
nantangyuxi
24 天前
truexiaoxingkongyuxi

《Python实现基于MEA-BP多变量经验模态分解（MEA）结合BP反向传播神经网络进行多输入单输出回归预测的详细项目实例》
本项目提出了一种基于多变量经验模态分解(MEA)和BP神经网络的混合模型，用于解决多输入单输出的回归预测问题。该模型通过MEA算法对多变量信号进行自适应分解，提取多尺度特征，再结合BP神经网络强大的非线性拟合能力进行预测。项目涵盖了数据预处理、特征分解、模型构建、训练优化、性能评估等完整流程，并提供了可视化界面和自动化部署方案。 创新点： 采用多变量EMD实现多通道信号同步分解，避免传统单通道EMD的信息失配问题 将MEA分解后的IMF分量作为BP神经网络的输入特征，增强模型对多尺度特征的捕捉能力 设计了端
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/152509868

该项目主要应用于哪些领域(多选)
0 人已经参与 已结束
电力负荷预测与调度优化
0人
新能源电力系统的负荷管理
0人
智能电网的智能调度与资源优化
0人
电力系统风险管理与应急响应
0人
电力市场交易与负荷预测服务
0人
高频次用电数据分析和优化
0人
金融领域
0人
智能配电系统调度和实时控制
0人
能源管理与电力负荷预测
0人
交通流量与智能交通系统
0人
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#模拟闹钟import winsoundimport timeprint("程序作者：亚当斯·柯南·道尔")print("_______________________________")#设置闹钟def my_alarm(): print("========简单闹钟======") while True: try: h=int(input("请输入小时：")) m=int(input("请输入分钟：")) s=int(input("请输入秒数：")) if(0<=h<=24 and 0<=m<=60 and 0<=s<=60): break else:print("时间错误！") except ValueError: print("请输入有效数字！") #总秒数 total_s=h*3600+m*60+s print(f"闹钟将在{h}小时{m}分钟{s}秒后启动") #倒计时 while total_s>0: r_h=total_s//3600 r_m=total_s%3600//60 r_s=total_s%60 #print(f"剩余时间{r_h}小时{r_m}分钟{r_s}秒") #避免换行刷屏:关键代码print(f"\r xxx") print(f"\r剩余时间{r_h:02d}小时{r_m:02d}分钟{r_s:02d}秒",end="") time.sleep(1) total_s-=1 # 时间到，播放提示音 print("\n\n时间到！") # 连续播放3次提示音 for _ in range(3): winsound.Beep(1500, 500) # 1500Hz频率，持续500毫秒 time.sleep(0.1)# 调用闹钟函数my_alarm()