第6章稳定性建模技术详解

第6章稳定性建模技术涵盖了多种机器学习和优化算法的应用，例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）等。这些技术可以被广泛应用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测等领域，为实现稳定性建模提供了强大的工具。另外，图像识别、分割、检测、隐藏、配准、拼接、融合、增强、压缩感知等图像处理技术也在该章节中得到详细探讨。解决旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机路径规划、协同、编队、机器人路径规划等挑战是该领域关注的重点。针对无人机的控制、任务分配、编队、协同等相关问题也是稳定性建模技术探讨的一部分。此外，优化传感器部署、通信协议、路由、目标定位等方面的技术也在本章节中得到详细介绍。信号识别、加密、去噪、增强、雷达信号处理、水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号等信号处理任务也被广泛涉及。最后，实现生产调度、经济调度、装配线、充电、车间、发车、水库、物流选址、货位等领域的优化技术以及微电网、无功、配电网重构、储能配置等方面的技术内容也在本章节中有所涵盖。