本文档为2016年本人参加全国大学生数学建模参赛最后提交文档（文档中最后附录包含matlab代码）摘要小区开放是当今热议的缓解小区周边道路交通堵塞的方法之一，本文在一定假设的前提下，通过建合适的评价体系和数学模型，进行计算机仿真，得到定量的数据结论，对比分析不同小区在进行小区开放后，对周边道路的通行影响。
针对问题一，通过文献查找，获取相关的道路通行评价指标，结合小区周边实际情况，运用BP神经网络，得到一套合适的评价体系（道路交通运行指数，道路交通拥堵率，平均行程速度，平均延误时间）。
针对问题二，使用元胞自动机和网格化图，建立与现实情况相符合的静态建筑物道路参数和动态车辆通行模型，并考虑司机是否具有获得前方道路信息的能力，分别建立基于排队论思想和基于道路阻抗系数的路径选择策略模型。
针对问题三，将不同的小区类型进行合理抽象，得到基本典型结构。
结合由问题二得到的模型进行建模仿真，将得到的结果按照问题一得到的评价体系进行评价，并进行可视化和数据分析得到小区开放在一定程度上可以缓解小区周边道路交通压力。
针对问题四，根据问题三得到的结论，通过控制变量法对比各个条件下车流通行的情况，得出有利条件与不利条件。
提出合理的建议，并以简单书信形式表述。
关键词：小区开放、BP神经网络、元胞自动机、动态建模

cef3.2623版本，cefbuilds下载，支持CMake转换vs的sln工程，亲测可用。
CEF简介:嵌入式Chromium框架(简称CEF)是一个由MarshallGreenblatt在2008建立的开源项目，它主要目的是开发一个基于GoogleChromium的Webbrowser控件。
CEF支持一系列的编程语言和操作系统，并且能很容易地整合到新的或已有的工程中去。
它的设计思想政治就是易用且兼顾性能。
CEF基本的框架包含C/C++程序接口，通过本地库的接口来实现，而这个库则会隔离宿主程序和Chromium&Webkit的操作细节。
它在浏览器控件和宿主程序之间提供紧密的整合，它支持用户插件，协议，javascript对象以及javascript扩展，宿主程序可以随意地控件资源下载，导航，下下文内容和打印等，并且可以跟GoogleChrome浏览器一起，支持高性能和Html5技术

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

通过此书，你将学习：希望你的网络应用超越平庸进入Web2.0时代？《深入浅出Rails》将使你的编程和生产力达到最大值。
你将学习一切Railsscaffolding的基本原理，以创建自定义的交互式网络应用程序，全部使用Rails的一套丰富的工具和MVC框架。
你将掌握数据库交互、Ajax和XML的集成、丰富的内容，甚至数据的动态图形——曾经要使用Java、PHP、Perl建立相同的应用程序。
你甚至可以舒适并熟练地使用Ruby——但你是在Web编程的上下文中去做这些，而不是另一个无聊的“Hello，World！”。
本书的特别之处我们认为你的时间如此宝贵以至于不应该花费在为新概念伤脑筋上面。
《深入浅出Rails》用最新的认知科学和学习理论打造多感官的学习体验，运用适合大脑工作方式的直观的格式编排，而不是令人昏昏欲睡的密密麻麻的文字。

仿真环境的建立需要3台PC和一台交换机，如下图所示。
其中PC1模拟实现H1和R1的功能，PC2模拟实现H2和R2的功能，PC3模拟实现H3和R3的功能。
即每台PC上需要实现的2个功能为：一个主机Host的功能，包括原始数据的发送和目的数据的接收；
一个路由器的功能，包括转发数据的接收，路由表的维护，查找路由表，和路由转发（即将数据转发给查找到的对应的路由器或主机）。

题目在下面，通过SPSS做的回归分析小论文，原理操作都很详细。
一：某公司在各地区销售一种特殊的化妆品。
该公司观测了15个城市在某季度内对该化妆品的销售量Y及各地区适合使用该化妆品的人数X1和人均收入X2，得到数据如表所示。
假设误差服从正态分布N（0，）试建立Y与X1，X2之间的线性回归方程并研究相应的统计推断问题（数据略）。
内容要求包括：（1）数据描述性分析，自变量与因变量线性关系预判断；
（2）回归分析，模型检验，系数检验；
（3）多重共线性检验，DW检验；
（4）残差分析。
二：下面是我国1990到2013年的一些经济数据，请做回归分析（数据略）。

微信公众号开发源代码java版本包含：消息处理、数据库mysql、聊天机器人、建立菜单等

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

多阶段伪谱法的基本实现的matlab代码，便于学习和改造成自己的实现。
建立了伪谱法的通用框架，目前包含切比雪夫和勒让德伪谱法，可以很容易加入其它伪谱法，也可以进一步加入分段策略改造成hp自适应伪谱法。
包含一些算例，如速降线，月面着陆。

对光伏电池板的工作原理进行简要分析并给出了其等效电路，建立了光伏池板的数学模型，在matlab/simulink仿真环境下搭建新的光伏池板的仿真模型。
基于该新仿真模型模拟了不同太阳光照强度、不同环境温度下的电流-电压（I-V）、功率-电压（P-V）特性曲线。
仿真结果与理论上的I-V、P-V曲线完全吻合，证明了新仿真模型的合理性与实用性。
对于光伏电池板在现实中的应用具有重要实际意义并对利用恒压法实现光伏电池板的最大功率点跟踪提供理论依据。

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。