长短期记忆网络

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.01，NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明，本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。

MATLAB开发：记忆与专注。玩经典的记忆游戏。

Matlab9中的离散Hopfield神经网络在数字识别方面的联想记忆优化

ORACLE自动内存管理配置的优化记忆目标解决方案正在为用户提供更高效的操作体验。

短期电力负荷预测精度对电网企业的运营管理和调度管理至关重要。 针对电力负荷受多种非线性因素影响, 难以获得高精度预测结果的问题, 提出一种基于聚类分析的短期负荷智能预测方法。 该方法首先利用k-means聚类技术对训练集气象数据进行聚类分析, 提取相似日及其相关历史数据, 然后构建支持向量机模型进行短期电力负荷预测。 算例结果表明, 该方法预测结果平均相对误差为0.88%, 优于同结构支持向量机预测 (1.66%) 和ARMA预测 (3.81%)。

MATLAB开发-短期对冲位置优化器。本程序用于优化资源公司的对冲比率，帮助企业在短期内实现对冲策略的最优化配置，提升抗风险能力。主要功能包括： 数据输入与预处理：用户导入资源价格、对冲头寸等数据，程序对数据进行格式化和清洗，确保数据准确性。 对冲比率优化：基于输入的历史数据和市场波动情况，计算出最佳的对冲比例，帮助企业降低短期风险。 结果输出与分析：优化器输出建议的对冲比率，并生成风险收益分析报告，方便企业决策。 优势：简化对冲策略，提供直观的风险回报分析，让用户更加清楚短期对冲配置的效果。

针对传统BP神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值等问题，该研究提出了一种基于主成分分析 (PCA) 和遗传算法 (GA) 的优化遗传神经网络模型。通过PCA提取负荷数据的主要特征，降低模型输入维度，并利用GA优化BP神经网络的结构参数，克服其局部收敛问题。实验结果表明，该方法有效提高了电力系统短期负荷预测的精度。

长期记忆HHO（LMHHO）利用记忆概念存储最佳解决方案，代码演示了如何修改HHO变体。此外，代码还评估了探索-开发比率和多样性。

本实习计算1991-2020年1月的500hPa平均位势高度场，绘制环流平均图，并分析2008年1月的500hPa位势高度距平和纬向偏差，绘制相应的环流距平图和纬偏图。

本研究引入模糊时间序列模型，基于重庆34个地面气象观测站的逐日观测资料（1971-2007年）和重庆市旱涝灾害监测预警决策服务系统计算的干旱指数、洪涝指数等数据，对2001-2007年重庆市城口县1月降水、1月平均气温以及春季旱情指数进行了预测分析。研究还比较了模型预测结果与实测值，并与加权集成、人工神经网络集成、数据挖掘集成等模型进行了精度分析。结果显示，模糊时间序列模型在短期气候预测中表现出良好的预测能力和稳定性。