模拟退火算法喝遗传算法求解旅行商问题C++源代码论文
2025/4/1 5:31:10 635KB C++源代码 退火算法 旅行商问题
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微机原理8086CPU的交通灯设计,基于Proteus的模拟仿真,有DSN原理图,和ASM的代码。
2025/4/1 5:49:43 62KB 8086 交通灯 Proteus 仿真
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77GHz调频连续波雷达,matlab仿真。
该仿真模拟了雷达信号传输过程和回波信号处理过程。
4KB FMCW 雷达
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使用openGL库在VC6.0下编程,绘制了地球和卫星,并实现了地球自转和卫星绕地球旋转。
2025/3/31 14:43:16 79KB openGL 地球 卫星
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加拿大积冰软件fensap教程,里面有具体的计算过程配合fieldview使用,是用数值模拟计算积冰的软件
2025/3/31 12:21:06 1MB fensap
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【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。
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用C++编写的模拟高斯白噪声程序,可用于数字通信原理课程的仿真
2025/3/30 21:57:50 1KB 高斯白噪声
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本系统使用了多种数据结构的算法,适合用来做课程设计
2025/3/30 9:22:08 9KB 数据结构
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TUIO模拟器,可以自定义设置发送端口和接收端口,在没有硬件的情况下可以自行测试使用,同时还是Unity原工程,可以加压缩后直接使用unity打开研究
2025/3/30 9:54:53 31.36MB TUIO 触摸 交互技术 模拟器
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java编写的操作系统,模拟实现了CPU时间片,进程调度,进程优先调度等。
2025/3/30 6:44:26 158KB java 操作系统
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡