为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（RadicalBasisFunction，RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。
该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。
最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法
该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。
最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法
2024/2/20 1:51:04
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在分步傅里叶法求解非线性薛定谔方程的基础上，介绍了一种时间窗口和步长动态自适应调整的改进算法，该算法根据时域脉冲的扩散情况调整时间窗口，采用局部误差法控制计算步长，在保证精度的同时提高了计算效率。
讨论了数值计算时如何正确选取正、逆傅里叶变换的形式，分析了如何由离散的计算结果近似连续的时域和频域波形。
模拟了光子晶体光纤中超连续谱的产生，验证了算法的正确性。
讨论了数值计算时如何正确选取正、逆傅里叶变换的形式，分析了如何由离散的计算结果近似连续的时域和频域波形。
模拟了光子晶体光纤中超连续谱的产生，验证了算法的正确性。
2024/2/6 15:02:43
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该表格为某电厂350MW亚临界汽轮机性能试验计算公式，得到了制造厂家和电厂技术人员的认可，计算误差较小。
（需要采用杨宇教授的水蒸汽表动态链接库WASPCN64.dll）
（需要采用杨宇教授的水蒸汽表动态链接库WASPCN64.dll）
2024/2/1 9:08:51
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基于小波变换的自适应多阈值图像去噪-基于小波变换的自适应多阈值图像去噪.rar摘 要 小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———Multi2Thresholdshrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于Bayes理论,并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的。
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词 阈值 去噪 小波变换
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词 阈值 去噪 小波变换
2024/1/31 22:48:07
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1HZ~600KHZ频率，占空比测量零误差基于stm32f407，代码库基于正点原子的输入捕获实验。
2024/1/30 7:53:16
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输入电压前馈Buck变换器的研究-输入电压前馈Buck变换器的研究.rar摘要：基于数字应用的灵活性，提出数字比例前馈控制（DigitalProportionalFeedForward，简称DPFF）的DC/DC变换器数字控制技术。
对采用该控制方法的变换器的稳态误差、瞬态响应和控制算法的复杂性进行了分析。
与比例控制（P控制）、比例积分控制（PI控制）和前馈控制（FeedForwardControl，简称FF控制）相比，DPFF具有控制简单，无稳态误差，对于参考阶跃响应有更好的暂态响应性能等优点，而且暂态性能比传统的PI控制变换器更好。
基于FPGA的实验电路验证了理论分析和仿真的结论。
对采用该控制方法的变换器的稳态误差、瞬态响应和控制算法的复杂性进行了分析。
与比例控制（P控制）、比例积分控制（PI控制）和前馈控制（FeedForwardControl，简称FF控制）相比，DPFF具有控制简单，无稳态误差，对于参考阶跃响应有更好的暂态响应性能等优点，而且暂态性能比传统的PI控制变换器更好。
基于FPGA的实验电路验证了理论分析和仿真的结论。
2024/1/29 9:10:29
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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。
2024-04-09 15:03
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