代码通过MATLAB实现了电力负荷预测，代码使用BP网络模型

关于微电网运行的优化程序，一个简单的程序做个一天的优化，对各个设备的建模和负荷的预测也是一个寻优的问题但是有可能会陷入局部最优的问题

本套仓库管理系统系统采用B/S架构，使用方便，无需在客户端安装软件，大大简化了电脑负荷，降低用户成本，而且能够有效保护数据和管理访问权限。
采用最稳定的主从式SQL数据库，在多人同时存取资料时可保持最佳的同步状态及稳定安全的资料存取。
包含以下六个功能模块：入库管理、库存管理、出库管理、信息配置、分析统计、系统管理。

关于电力负荷的SVM预测，设计了MATLAB的可视化界面，含数据，包含一般SVM，粒子群优化下的SVM，改进粒子群优化下的SVM

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）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。
-------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性能第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MATLAB

压缩包为matlab书写的源代码，文件数较多，具体完成任务就是利用IEEE30节点设置了负荷的变化在matpower环境下进行潮流计算，主程序为main文件中

GBControl是提供测试与维护终端程序的工具。
该工具通过本地串口或GPRS网络与终端进行通讯，并完成初始设置、功能测试和数据采集等功能。
GBControl按照《电力负荷控制系统数据传输规约-2004》(以下简称04规约)或者《电力负荷管理系统数据传输规约Q/GDW130-2005》(以下简称05规约)编写，涵盖了规约测试的各个方面，并针对实际需要做了相应的扩展。
该工具按《电力负荷控制系统数据传输规约》进行功能组织，可以监视所收发的数据包的格式，并进行解析，提供相关的设计界面（如AFN04），并且将收发的数据按规定的格式显示。

病人进入某医院急诊部的规律服从10分钟的指数分布。
假定病人被区分为三类：A、B、C。
急诊部通常为病人提供三个阶段的服务。
每一种病人通过这些服务的具体顺序和服务时间如下表。
所有的服务都以分钟计算。
假定病人从一个阶段转送到另一个阶段的时间是常数3分钟。
建立这个急诊部的模拟模型并模拟其操作4800分钟。
用“set”命令来采集每一种病人的平均服务周期以及每一阶段的资源负荷率。

电表计量.电表读数、计费和负荷控制的数据交换.第46部分:使用高级数据联接控制(HDLC)协议的数据链路层

基于BP神经网络的电力负荷预测中的应用，叙述了神经网络在预测方面的应用。

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。