强化学习+时序预测
方法核心：动态模型选择（DMS）框架该方法针对智能电网中短期负荷预测（STLF）的场景，提出强化学习驱动的动态模型选择机制，解决传统方法在不同条件下模型适配性差的问题。其核心逻辑为：预测模型池构建：整合10个基于机器学习的先进时序预测模型（如LSTM、XGBoost等），形成多样化模型集合。
实际应用 本节课以简化版21点游戏为背景，展示了如何使用MC方法进行无模型情况下的价值评估。虽然代码实现可能较为复杂，但通过不断学习和实践，我们可以逐渐掌握这种方法并应用于实际问题中。总结 本节课主要介绍了无模型预测中的蒙特卡洛学习和时序差分学习方法。
时序差分学习（TD学习）是强化学习中一种从不完整状态序列中学习的方法。TD学习通过合理的bootstrapping，先估计当前状态在完整序列可能获得的回报，利用累进更新平均值的方法得出该状态的价值。随后，通过不断采样持续更新此价值。
蒙特卡罗方法适用于对所有状态和动作的奖励有充分了解的情况，而时序差分方法则适用于状态空间大、计算成本高的场景。在某些情况下，将两者结合，通过参数调优找到一个合适的预测范围，可以达到更好的预测效果。通过权衡不同步数的预测结果，我们能够构建出更准确、更高效的强化学习模型。
进化强化学习对评估网络使用时序差分预测方法TD和反向传播BP算法进行学习，而对行动网络进行遗传操作，使用内部强化信号作为行动网络的适应度函数。网络运算分成两个部分，即前向信号计算和遗传强化计算。
环境：LLM训练时面对的文本、问题或query，模型通过处理这些输入并生成反馈与环境交互。交互（行为）：LLM的“动作”是时序预测的下一个token。例如，输入“Today is”，输出“Monday”，则“Monday”即为动作。长期累积奖励：奖励设计需综合考虑句子正确性、语法合理性等，强调长期回报以避免局部最优。
概率图、HMM与CRF
概率图、HMM与CRF的区别如下：概率图： 定义：概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的模型。图中的节点表示变量，边表示变量间的依赖关系。 分类：概率图模型可以分为有向图模型和无向图模型。HMM： 模型结构：HMM是基于有向图的模型，每个节点代表一个状态，边表示状态之间的转移。 假设：HMM受限于齐次马尔可夫假设和观测独立假设。
首先，从模型结构上看，HMM是基于有向图的，每个节点代表一个状态，边表示状态之间的转移；而CRF则是无向图模型，状态间的依赖关系更为复杂，可以自定义特征模板。
CRF和HMM的阅读笔记条件随机场 定义：CRF是一种无向图模型，用于定义观测变量集和目标集合之间的条件概率分布。其核心是求解给定观测变量的条件概率P。 对数线性模型：CRF通过定义对数线性模型，将因子表示为能量函数w和特征函数的乘积。这种模型结构有助于清晰地分解权重值，并在人工智能学习中进行参数学习。
模型结构：HMM是一种生成模型，其基本假设是隐含状态（隐变量）影响着可观察到的输出。HMM包括隐含状态序列和观察序列，并且假设当前的观察只与当前的隐含状态有关。CRF是一种判别模型，其基本假设是给定输入序列条件下，输出序列的概率最大。CRF直接对输出序列进行建模，不涉及隐含状态。
CRF的核心思想：将有向图模型（MEMM）转为无向图模型，通过全局归一化解决标签偏差问题。建模对象为条件概率 $ P（Y|X） = frac{1}{Z} exp left（ sum_{t=1}^{T-1} F_t（y_{t-1}，y_t，x_{..T}） right） $，其中 $ Z $ 为归一化因子。
本文深入解析了马尔可夫、隐马尔可夫HMM、条件随机场CRF及其Python实现。作为概率图模型的进阶，这些方法在处理时序数据和序列标注时，展现出强大的优势。马尔可夫链（Markov）是时序数据处理的基础，它假设相邻的数据之间存在依赖关系。
CatBoost算法解读
1、CatBoost是一种基于梯度提升决策树（GBDT）的机器学习算法，它以其对分类型变量的特殊处理、创新的树结构生成方法以及有效的过拟合缓解策略而闻名。
2、CatBoost算法解读：CatBoost算法是Yandex开源的一种高效处理分类特征的机器学习算法，其核心亮点如下：内置分类特征管理：CatBoost能够直接处理分类特征，无需预处理。空值被视为独立值，通过Ordered TS编码减少过拟合。Ordered TS编码结合多个排序状态，降低噪声和目标泄露风险。
3、CatBoost算法的核心在于对称决策树（oblivious trees）的实现，具有较低的参数配置和对类别型变量的支持，同时在准确性方面展现出色性能。CatBoost通过解决梯度偏差（Gradient Bias）和预测偏移（Prediction Shift）的问题，有效减少了过拟合，提高了算法的准确性和泛化能力。
4、参数调整：CatBoost的参数调整相对直观，易于使用。 劣势： 算法复杂度：XGBoost在某些情况下可能具有更高的算法复杂度，但这也使其在某些特定任务上表现出色。 执行效率：尽管CatBoost在GPUCPU协同方面表现出色，但在某些硬件配置上，XGBoost的执行效率可能更高。
5、CatBoost在GBDT基础上改进，具备自适应学习率与类别特征处理。自适应学习率优化迭代中弱学习器贡献，提高整体精度。类别特征处理将类别转换为数字，提升类别特征影响。CatBoost目标函数为平方损失，模型参数是多个决策树集合，通过最小化损失优化结构。
动力电池健康状态(SOH)详解
1、动力电池的健康状态（State of Health， SOH）是对电池健康寿命状况的体现，涵盖了电池的电量、能量、充放电功率等关键状态。精准评估SOH对于了解电池当前状态、制定维护计划、降低危险系数以及替换性能不佳的电池至关重要。SOH的定义 SOH的定义可以根据不同的应用场景来选择。
2、电池的衰老过程需要量化指标来描述，SOH的定义涵盖内阻和容量等多个维度。根据IEEE标准，当电池健康度低于80%时，意味着需要更换新电池。
3、电池健康状态（SOH）是衡量电池使用寿命和当前状态的重要指标，涉及电池电量、能量和充放电功率等方面。精准评估SOH有助于全面了解电池当前状态，制定维护计划，调整性能参数，降低风险，甚至替换性能不足的单体电池以节省成本。准确预测评估SOH是电池应用和可靠性研究的关键所在。
4、动力电池健康状态是描述电池衰老过程的关键量化指标，涵盖内阻、容量等多个维度。以下是关于SOH的详细解析：定义与标准：定义：SOH是电池健康状态的缩写，用于量化描述电池的衰老过程。标准：根据IEEE标准，当电池健康度低于80%时，意味着电池性能已显著下降，需要更换新电池。
5、SOH（健康状态）衡量电池剩余寿命，考虑因素包括温度、充放电倍率等。电池容量随循环次数增加而降低，可用容量减少，准确预测容量衰减曲线至关重要。国家标准规定，当电池容量降至标准容量的80%时，视为失效。SOH通过容量、内阻和循环次数等指标定义。
6、动力电池SOC、SOH、SOP、SOF的含义详解 SOC（State of charge）：电池荷电状态 定义：SOC为电池荷电状态，常用来表示电池剩余电量。它定义为在一定放电环境下，电池剩余电量Qc与电池容量Qn的比值。
入侵防护系统(IPS)的原理?
入侵防御系统（IPS），属于网络交换机的一个子项目，为有过滤攻击功能的特种交换机。
入侵防御系统（IPS，Intrusion Prevention System）是一种网络安全设备，旨在实时检测并防御网络攻击。它通过深入分析网络流量，识别出潜在的威胁，并采取相应的措施进行阻断，为企业提供更加安全、可靠的网络环境。
IPS（入侵防御系统）是一种电脑网络安全设施，主要对防病毒软件和防火墙进行补充。其原理在于，IPS系统能够监视网络或网络设备的网络资料传输行为，通过深度检测（如协议分析跟踪、特征匹配、流量统计分析、事件关联分析等）流经的每个报文。
IPS的诞生：IPS侧重于风险控制，对那些被明确判断为攻击行为，会对网络、数据造成危害的恶意行为进行检测和防御，降低或减免使用者对异常状况的处理资源开销。主要功能 入侵防护：实时、主动拦截黑客攻击、蠕虫、网络病毒、后门木马、Dos等恶意流量，保护企业信息系统和网络架构免受侵害。
入侵防御系统（IPS）在应对SQL服务器相关攻击时，可通过检测和阻断利用bcp工具、扩展存储过程、链接服务器等技术的恶意操作实现防护，但需结合其他安全措施形成完整防御体系。针对bcp工具的攻击与防御攻击者可能利用bcp（Bulk Copy Program）从SQL服务进程外访问数据库。
三个主应力公式推导
1、三个主应力的公式推导主要基于应力状态分析，核心是通过应力张量特征值求解或特定应力条件下的简化计算，具体推导过程如下： 纯剪切应力状态下的主应力推导当材料处于纯剪切应力状态时，正应力分量σ=σ=0，仅存在切应力τ=τ。
2、如下公式：横轴是正应力，竖轴是切应力，其中σσσ3是三个主应力。从图像中可知三个小应力圆分别对应有一个切应力极大值，三个切应力极大值中有一个是切应力最大值。极大值切应力便称为主切应力。tmax=+（σ1-σ3）/2tmin=-（σ1-σ3）/2也就是三个应力圆中大圆的半径。
3、材料力学中三个主应力的求法公式：横轴是正应力，竖轴是切应力，其中σσσ3是三个主应力。可知三个小应力圆分别对应有一个切应力极大值，三个切应力极大值中有一个是切应力最大值。极大值切应力便称为主切应力。tmax=+（σ1-σ3）/2。tmin=-（σ1-σ3）/2。
4、例如，若三个主应力为30MPa、-15MPa、-45MPa，排序后为σ=30MPa，σ=-15MPa，σ=-45MPa。代入公式：将σ和σ代入公式σ_r3 = σ - σ。上述例子中，σ_r3 = 30MPa - （-45MPa） = 75MPa。
5、应力是二阶张量，进行适当的坐标系旋转，会发现在某个角度下应力只存在3个主应力，没有剪切应力。这3个主应力中，按数字的大小依次称为第1，2，3主应力。在三维应力空间里，没有第4主应力。
6、主切应力与主应力的关系主切应力由三个主应力（sigma_1）、（sigma_2）、（sigma_3）（按大小排序，（sigma_1 geq sigma_2 geq sigma_3）通过公式计算得出：最大切应力：（tau_{max} = tau_{13} = frac{|sigma_1 - sigma_3|}{2}），对应莫尔圆中最大圆的半径。
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本文概览：强化学习+时序预测 方法核心：动态模型选择（DMS）框架该方法针对智能电网中短期负荷预测（STLF）的场景，提出强化学习驱动的动态模型选择机制，解决传统方法在不同条件下模型适配...
文章不错《基于状态的特征计算(状态方程特征值怎么求)》内容很有帮助