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该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》21号博文 大量电动汽车投入运营，其充放电将对电力系统产生很大影响。针对电动汽车分层分区域控制模式，重点分析底层控制中心接收到上级调度指令后如何协调与控制本区域内电动汽车的充放电行为。考虑电动汽车充放电地点的分散性和时间的随机性，提出了一种区域内电动汽车充放电控制策略。通过仿真计算，得到了该控制方式下区域内电动汽车充放电对负荷曲线的影响。电动汽车充电负荷作为可调度负荷，可减小负荷高峰期的供电压力，提高负荷低谷时的机组利用率，提高电网的经济运行水平，其优化调度对电网意义重大。基于部分电动汽车用户实际中不接受电网调度的事实，以所有电动汽车用户的充电成本之和最小、电网负荷方差最小为目标，以用户充电需求等为约束，建立了电动汽车负荷的多目标优化调度模型。模型在保证用户充电获益的同时优化电网运行。采用改进粒子群算法求解模型，仿真结果表明，用户充电选择将影响充电调度方案、用户经济性和电网运行安全。在充电调度中，需要考虑用户的充电选择。

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共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。