标准变压器用电负荷计较表

本代码次要是用MATLAB工具对Elman神经网络进行仿真，实现电力负荷模型的预测

电力零碎负荷预测MATLAB程序，一个实例，很常用的程序.m

《多级离心泵滚动轴承烧毁原因分析》对卧式多级离心泵所安装的圆锥滚子轴承烧毁原因进行了综合分析，指出因平衡管阻力损失过大，使平衡鼓不能正常工作，导致轴承负荷过大是轴承烧毁的主要原因。
多级泵滚子轴承毛病分析轴承间隙检查

设计并建造了一套用于联合动力安装运行研究的仿真实验方法，用AMESIM工具建立起柴油机、并车齿轮箱、负荷等的数学模型，以对此联合动力安装的动态特性进行综合仿真研究。
综合运用多种先进仿真方法，采用商业软件AMESIM和二次开发软件相结合的方法，采用模块化仿真，提高了模型的效率。

针对油田区域配电网负荷大、无功严重不足、电力损耗大的特点,提出了一种适用于油田区域电网的无功优化方法。
该方法建立了综合考虑系统的经济性和安全性并使其互为约束的无功优化数学模型,并采用在电力系统无功优化领域应用较少的差分进化算法对模型进行求解。
该方法具有优化结果与初始值的选取无关、需要控制量少和容易找到全局最优解的优点,实例分析和不同优化算法对比结果表明了所提出的区域配电网无功优化方法的可行性和无效性。

摘要：本文首先根据任务书上所给系统与线路及所有负荷的参数，分析负荷发展趋势。
从负荷增长方面阐明了建站的必要性，然后通过对拟建变电站的概括以及出线方向来考虑，并通过对负荷资料的分析，安全，经济及可靠性方面考虑，确定了110kV，10kV以及站用电的主接线，然后又通过负荷计算及供电范围确定了主变压器台数，容量及型号，同时也确定了站用变压器的容量及型号，最初，根据最大持续工作电流及短路计算的计算结果，对高压熔断器，隔离开关，母线，绝缘子和穿墙套管，电压互感器，电流互感器进行了选型，从而完成了110kV电气一次部分的设计

基于BP算法神经网络的负荷预测，对某实测7日内数据为样本，举行方针预测。

仿真平台：MATALAB参考文档（基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略）可在初始原始数据基础上更改Untitled是主函数运行，其余子函数，注释清晰双层优化电热综合能源系统的动态定价问题，采用主从博弈方法上领导者问题上，以综合能源系统整体的收益作为目标函数，考虑电价以及热价等相关约束，在下层运营商和负荷聚合商作为跟随者，构建了领导者-跟随者Stackelberg博弈模型，同时还考虑了系统的功率平衡条件以及热能平衡条件等约束，模型的上层求解DE优化算法，下层求解采用CPLEX求解器，将CPLEX求解嵌入到DE优化算法中，程序运行时间423.73s，考虑该代码具有一定的创新性，适合新手学习以及在此基础上进行拓展，在不同主体之间相互交互求解，代码质量高处理了多主体间交互问题

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

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。