一个神经网络PID控制例子,控制对象为一个直升机俯仰轴的角度控制,数学模型为二阶传递函数

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

热传导模型及参数的决定对热防护服装的数理研宄，主要是要用数学模型描述热防护服装－空气层－皮肤系统内的热力学规律，为热防护服装的功能性设计提供理论参考．当前对于热防护服的研宄主要集中在热防护服装新型测试方法、服装热防护性能预测模型，以及对新兴材料在热防护服装上的应用等等．本文通过多层热防护服－空气层－皮肤这一系统来完整阐述热传递过程，并结合烧伤准则，给出了各级烧伤时间的预测及系统参数的初步研宄．同时，综合考虑皮肤层的热传递模型及烧伤评价模型

最小二乘法及数据拟合建模的回归分析一、实验目的:1．掌握用最小二乘建立回归数学模型。
2．学习通过几个数据拟合的回归分析来判断曲线（直线）拟合的精度，通过回归分析来判断模型建立是否正确。
3．应用建立的模型进行预测。

空气主动悬架最优控制研究-空气主动悬架最优控制研究.rar建立了空气主动悬架的二自由度数学模型,以此模型为基础探讨最优控制理论在空气主动悬架控制中的应用。
并以MATLABSIMULINK为工具，建立了路面输入模型以及悬架系统控制模型，然后进行了计算机仿真。

章臣樾，锅炉仿真的经典书籍，南京工学院，比较清晰

RT-LAB是由加拿大Opal-RTTechnologies推出的一套工业级的系统平台软件包。
通过应用这种开放，可扩展的实时平台。
通过RT-LAB，工程师可以直接将利用MATLAB/Simulink或者MATRIXx/SystemBuild建立的动态系统数学模型应用于实时仿真、控制、测试以及其它相关领域。
RT-LAB是一种全新的基于模型的工程设计应用平台。
工程师可以在一个平台上实现工程项目的设计，实时仿真，快速原型与硬件在回路测试的全套解决方案。
RT-LAB的应用，为基于模型的设计思路带来了革命性变化。
由于其开放性，RT-LAB可以灵活的应用于任何工程系统仿真与控制场合；
其优秀的可扩展性能为所有的应用提供一个低风险的起点，使得用户可以根据项目的需要随时随地对系统运算能力进行验证及扩展－不论是为了加快仿真速度或者是为满足应用的实时硬件在回路测试的需要。

过去的几十年里，计算机模拟在材料科学与技术中的应用对于材料设计的定量化产生了革命性的影响。
各种热力学和动力学模型的组合使得预测材料加工过程中材料的成份、结构及性质成为了可能。
数学模型在产品研发和过程控制中日益显著的重要性佐证了对于热力学计算和动力学模拟的迫切需求。
并且现代定量化的材料设计已经从计算热力学及动力学中获得了巨大的收益。
将多元多相体系中各元素/组元/相的热力学平衡和局部平衡信息以及材料加工过程中的相变动力学（以及化学反应、表面反应、形核、熟化、流体流动性等）信息整合在一个软件系统中对于解决化工、冶金、汽车、航天及电子工业中材料设计和过程控制中的实际问题是至关重要的，并将同时满足自然和环境工程中资源勘探、能源循环和废弃物处理的需要。
热力学/动力学数据库最重要的特性之一就是提供了在不同外部和内部因素影响下研究热力学平衡以及动力学过程一种较之实验方法更为快捷的手段。
此外，热力学及动力学数据库与工具手册相比可以为用户提供自相一致、可行的以及最新的数据。
一个通用的热力学/动力学数据库必将为多个传统上认为是不同的领域提供高品质的内部一致的数据，如冶金、钢铁/合金、陶瓷、高温气相平衡、溶液化学以及地球化学。
在绝大多数的应用中，多元多相体系/过程中由于组分数量众多以至于必须采用计算机软件才可以快速并准确地计算各种热力学平衡及动力学过程。
现有的Thermo-Calc和DICTRA数据库系统即是这样的成功的尝试，它是一套强大且精细的软件系统，简单易学同时可以用于计算各种热化学计算以及一些类型的动力学模拟。
通过Thermo-Calc进行热力学计算以及DICTRA进行动力学模拟可以显著地提高用户在研发设计新材料、选取热处理温度、优化制造过程、指导材料应用以及保护环境等方面的能力。
这样一套功能全面的软件/数据库/接口程序在世界范围能被证明是最强大而灵活的工程软件，它可以大大减少耗时费力的实验，提高产品品质和控制环境影响。

数学模型-电路阻塞管理模型

这是关于风电功率预测的数学建模，其中包含了时间序列预测的数学模型，对于解决一些风电功率预测问题有很好的帮助

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。