[帮助文档] TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提:pai-eas和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网,只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
[帮助文档] TPP方案代码调用redis遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提:Redis和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时,将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单,就能调通本地测试时,开通公网地址,将本地IP添加到Redis白名单,就能调通公网访问T...
【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)
💥1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( ...
【经济调度】基于多目标宇宙优化算法优化人工神经网络环境经济调度研究(Matlab代码实现)
💥1 概述基于多目标宇宙优化算法(Multi-Objective Universe Optimization Algorithm, MOUA)优化人工神经网络环境经济调度是一种用于解决环境经济调度问题的研究方法。它结合了多目标优化和人工神经网络技术,旨在寻找一组最优解来平衡经济效益和环境影响。环境...
【ARIMA-WOA-CNN-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-卷积神经网络-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)
💥1 概述1.1 ARIMA模型差分自回归移动平均模型( ARIMA)元一PE用于各领域的预测模型 17-19],主要包含自回归模型和移动平均模型2个部分。自回归模型的阶数为p,信号差分的阶数为d ,移动平均模型的阶数为q,因此模型通常表示成ARIMA( p,d ,q) ,具体的数学表达式为:( ...
【WOA-LSTM】基于WOA优化 LSTM神经网络预测研究(Matlab代码实现)
💥1 概述1.1 鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithim,WOA)是近些年提出来的一种新型的群智能算法。原理简单,设置的参数相对较少,拥有很强的全局搜索能力。鲸鱼优化算法优化特定的问题时,类似鲸鱼捕食的行为。当猎物出现时,鲸鱼首先会选择潜入到猎物的下方...
基于遗传算法优化BP神经网络的光伏出力预测研究(Matlab代码实现)
💥1 概述太阳能光伏发电系统输出受天文、地理、气象环境等多种因素的影响,系统输出是个非平稳的随机过程,具有波动性、间歇性、周期性的特点,是一个不可控源,大规模分布式光伏电源接入大电网时,如果光伏电站装机容量占电力总装机容量的比例失调会对大电网造成冲击,影响大电网运行的安全性和稳定性[1]。研究表明...
【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究(Matlab完整代码实现)
0 知识回顾智能优化算法—蚁群算法(Python实现)1 ACO-BP算法传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用蚁群优化算法替代BP算法完成...
基于文化算法优化的神经网络预测研究(Matlab代码实现)
1 文化优化算法大自然里的各种生物在生存环境中相互竞争,优胜劣汰,不断进化,对环境具有良好的适应性,人们细心观察着周围神奇的大自然,激发出无限的想象,模拟生物的进化机制,提出了一系列进化计算方法,如进化规划、遗传算法、粒子群优化算法以及鱼群算法等。然而,这些方法仍拘泥于在种群空间中进行...
【VMD-DBO-LSTM】变分模态分解-蜣螂优化算法-长短时记忆神经网络研究(Python代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。📋📋...
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