Sharpleo
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恋无涯：
希望还是改进一下吧，不要重复 br.readLine();读的 ...
java jdbc向数据库插入大量数据 -
huangfei0079：
感谢分享！问题解决
easyui ie 8 位置不对 -
dzhappy：
objectToJson这个方法里面当对象为Integer类型 ...
java json格式化工具类 -
背着家走：
你这个没有体现出来两个元素哈希值一致的情况呀
java数据结构 （哈希表） -
vanestone：
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jquery 格式化金额
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内容概要：本文介绍了基于EMD-ARMA的组合风光出力预测方法，详细阐述了经验模态分解（EMD）和自回归移动平均（ARMA）模型的应用步骤。首先，通过EMD将原始发电数据分解为多个本征模态函数（IMF），然后用ARMA模型对各IMF分量进行建模和预测，最后将预测结果叠加重构，获得最终的风光功率预测值。文中还提供了简化的Python代码示例，帮助读者理解和实现该方法。 适合人群：从事新能源研究和技术开发的专业人士，尤其是对风光发电预测感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要提高风光发电预测精度的项目，旨在通过先进的数学模型优化电力调度和资源配置。 其他说明：本文提供的代码示例仅用于教学目的，实际应用中需根据具体情况调整和完善。此外，建议在实践中参考更多专业文献和寻求专家意见以确保预测模型的准确性和可靠性。
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