完整运行版纯电动汽车前向仿真模型.rar

使用MATLAB实现了统计学习方法隐马尔可夫模型前向后向算法，并针对课后习题1进行了实例验证，感兴趣的同学可以一起交流。

看大小就知道很全啦查看地址https://blog.csdn.net/qq_43333395/article/details/98508424目录：数据结构：1.RMQ(区间最值,区间出现最大次数,求区间gcd)2.二维RMQ求区间最大值(二维区间极值)3.线段树模板(模板为区间加法)(线段树染色)(区间最小值)4.线性基(求异或第k大)5.主席树(静态求区间第k小)(区间中小于k的数量和小于k的总和)(区间中第一个大于或等于k的值)6.权值线段树(求逆序对)7.动态主席树(主席树+树状数组)(区间第k大带修改)8.树上启发式合并(查询子树的优化)9,树状数组模板(求区间异或和，求逆序对)扩展10.区间不重复数字的和(树状数组)11.求k维空间中离所给点最近的m个点,并按顺序输出(KD树)12.LCA(两个节点的公共父节点)动态规划：1.LIS(最长上升子序列)2.有依赖的背包(附属关系)3.最长公共子序列(LCS)4.树形DP5.状压DP-斯坦纳树6.背包7.dp[i]=min(dp[i+1]…dp[i+k]),multset博弈：1.NIM博弈(n堆每次最少取一个)2.威佐夫博弈(两堆每次取至少一个或一起取一样的)3.约瑟夫环4.斐波那契博弈(取的数依赖于对手刚才取的数)5.sg函数数论：1.数论素数检验：普通素数判别线性筛二次筛法求素数米勒拉宾素数检验2.拉格朗日乘子法（求有等式约束条件的极值）3.裂项（多项式分子分母拆分）4.扩展欧几里得(ax+by=c)5.勾股数(直角三角形三边长)6.斯特林公式(n越大越准确,求n!)7.牛顿迭代法(求一元多次方程一个解)8.同余定理(a≡b(modm))9.线性求所有逆元的方法求(1~pmodp的逆元)10.中国剩余定理(n个同余方程x≡a1(modp1))11.二次剩余((ax+k)2≡n(modp)(ax+k)^2≡n(modp)(ax+k)2≡n(modp))12.十进制矩阵快速幂(n很大很大的时候)13.欧拉函数14.费马小定理15.二阶常系数递推关系求解方法(a_n=p*a_{n-1}+q*a_{n-2})16.高斯消元17.矩阵快速幂18.分解质因数19.线性递推式BM(杜教)20.线性一次方程组解的情况21.求解行列式的逆矩阵，伴随矩阵，矩阵不全随机数不全组合数学：1.循环排列(与环有关的排列组合)计算几何：1.三角形(求面积))2.多边形3.三点求圆心和半径4.扫描线(矩形覆盖求面积)(矩形覆盖求周长)5.凸包(平面上最远点对)6.求凸多边形的直径7.求凸多边形的宽度8.求凸多边形的最小面积外接矩形9.半平面交图论：基础:前向星1.最短路(优先队列dijkstra)2.判断环(tarjan算法)3.最小生成树(Kruskal模板)4.最小生成树(Prim)5.Dicnic最大流(最小割)6.无向图最小环(floyd)7.floyd算法的动态规划(通过部分指定边的最短路)8.图中找出两点间的最长距离9.最短路(spfa)10.第k短路(spfa+A*)11.回文树模板12.拓扑排序(模板)13.次小生成树14.最小树形图(有向最小生成树)15.并查集(普通并查集,带权并查集,)16.求两个节点的最近公共祖先(LCA)17.限制顶点度数的MST(k度限制生成树)18.多源最短路(spfa,floyd)19.最短路(输出字典序最小)20.最长路图论题目简述字符串：1.字典树(多个字符串的前缀)2.KMP(关键字搜索)3.EXKMP(找到S中所有P的匹配)4.马拉车(最长回文串)5.寻找两个字符串的最长前后缀(KMP)6.hash(进制hash,无错hash,多重hash,双hash)7.后缀数组(按字典序排字符串后缀)8.前缀循环节(KMP的fail函数)9.AC自动机(n个kmp)10.后缀自动机小技巧：1.关于int,double强转为string2.输入输出挂3.低精度加减乘除4.一些组合数学公式5.二维坐标的离散化6.消除向下取整的方法7.一些常用的数据结构(STL)8.Devc++的使用技巧9.封装好的一维离散化10.Ubuntu对拍程序11.常数12.Codeblocks使用技巧13.java大数叮嘱共173页

数据挖掘在各行业的应用论文数据仓库与数据挖掘.caj空间数据挖掘技术.caj数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj相关案件的数据挖掘.caj数据挖掘技术.caj一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.cajEIS环境下的数据挖掘技术的研究.caj数据挖掘及其工具的选择.caj数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj数据挖掘及其在商业银行中的应用.caj数据挖掘与决策支持系统.caj数据仓库、数据集市和数据挖掘.caj数据仓库与数据挖掘1.cajIDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj基于粗糙集理论的数据挖掘模型.caj数据挖掘及其在SXWG_EIS中的应用.caj数据挖掘——技术与应用综述.caj挖掘转移规则一种新的数据挖掘技术.caj以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘.caj数据挖掘与虚拟数据库.caj数据挖掘与电力系统.caj浅说数据挖掘.caj带Rough算子的决策规则及数据挖掘中的软计算.caj数据挖掘系统的一种实现策略.caj信息检索中的数据挖掘技术.caj红外光谱谱图库中的数据挖掘.caj中介粗集及其在数据挖掘中的应用.caj数据挖掘在音高变化规律学习中的应用.caj数据挖掘技术在财经领域的应用.caj知识发现和数据挖掘的研究.caj数据仓库与数据挖掘技术浅谈.caj用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究.caj数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析.caj分类特征规则的数据挖掘技术.caj数据挖掘技术的主要方法及其发展方向.cajOLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj数据挖掘技术12.caj数据挖掘技术初探.caj探索式数据挖掘模型的讨论.caj前向网络bp算法在数据挖掘中的运用.caj数据挖掘在Internet信息导航系统中的应用研究.caj数据挖掘技术123.caj基于粗糙集(Roughset)的数据挖掘及其实现.caj数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用.cajFCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法.caj基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现.caj神经网络在数据挖掘中的应用研究.caj数据挖掘方法的评述.caj基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现1.caj一个面向电子商务的数据挖掘系统的设计与实现.caj数据挖掘技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究.caj基于数据抽取器实现数据挖掘.caj基于数据挖掘的群决策模型.caj基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj数据挖掘和知识发现的技术方法.caj可视化数据挖掘技术及其应用.caj神经网络数据挖掘方法中的数据准备问题.kdh基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC.caj基于高校人事信息库的数据挖掘研究.caj数据挖掘管理系统.caj电信网告警数据库中的数据挖掘.caj数据挖掘原理、方法及其应用.caj一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架.cajOLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj一种新型数据分析技术——数据挖掘.cajaaa数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj数据挖掘技术及其应用.caj数据挖掘中概念树的标准、生成和实现.kdhXML与面向Web的数据挖掘技术.caj数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj数据挖掘技术及其在地学中的应用.caj结合数据融合和数据挖掘的医疗监护报警.caj基于多媒体数据库的数据挖掘系统原型.caj数据挖掘技术1.caj股票信息的数据挖掘.caj多媒体数据挖掘的相关媒体特征库方法.caj基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取.caj空间数据挖掘理论与方法的研究.caj金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj数据挖掘技术的一个应用模型.cajDNA中的数据挖掘和启动子识别.caj数据仓库与数据挖掘12.caj数据挖掘系统设计.caj数据挖掘方法的研究.caj用数据挖掘技术优选侧钻井井位.caj关注政府上网后的数据挖掘.kdh数据挖掘技术及其在电力系统中的应用.caj目前数据挖掘算法的评价.caj基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj基于属性分类的数据挖掘方法.caj基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术.caj格子机数据挖掘方法.caj数据挖掘及其在电力系统中的应用.kdh用于

本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。

显示层viewhtml-＞**jsp**控制层control(接到请求决定调用哪个业务)servlet-＞**SpringMVC**业务层:对数据进行处理(如何操作数据库)service-＞**Service**持久层:存入数据库或者文件jdbc-＞**Mybatis****Spring:统一对象(无需在new)**开发:从后向前发请求:从前向后

1． 楼层由上至下依次编号为9，8，7，6，5，4，3，2，1，0。
每层都有向上和向下两个按钮，对应20个变量callup[0...9]和calldown[0...9]。
电梯内10个目标层按钮对应变量out[0...9]。
有人按下某个按钮时，相应的变量就增1，一旦要求满足后，该变量就减1。
当有多人的需求相同时，相应的处理时间就增长，用于模拟真实的情况。
2． 电梯处于三种状态之一：UP(上行)，DOWN（下行）和Idle（等候）。
如果电梯处于Idle状态且不在1层超过20个时间单位时，则驶回1层。
当电梯处于Idle状态时，一旦收到前往另一层的命令，就转入UP或DOWN状态，执行相应的操作。
3． 其它重要的变量有：floor----当前电梯外乘客所在楼层；
calling----当前电梯外按下按钮的乘客所在的楼层；
up_or_down----电梯外某层按钮的状态（向上箭头或向下箭头）；
waittime----电梯空闲时的等待时间；
total----电梯内的总人数（上限为15人）；
电梯的数据结构:state----电梯的状态（UP，DOWN，IDLE）current-----电梯目前所处楼层imovingto----电梯的目标楼层队列成员的数据结构：floor―――所在楼层up_down―――目标方向（向上或向下）structqueue*next―――指向下一个成员4． 【进入排队】先在等候队列中查找，若有信息相同（所在楼层相同，目标方向一致）的成员，则对队列无任何操作。
若没有，则在队列末尾插入该人。
5． 【进入电梯】电梯根据人数停留一定时间单位，每进入一个人，从队列中删除该人，callup[ele.current]或者calldown[ele.current]减一，total加一。
6． 【走出电梯】电梯根据人数停留一定时间单位，每出去一个人out[ele.current]减一.7． 【电梯的活动】E1.[在一楼停候]若有人按下一个按钮，则调用相关函数（比如入队，置楼层标志位为1等）处理当前事件.E2.[改变状态]如果电梯处于Up（或Down）状态，但该方向的楼层却无人等待，则要看反方向楼层是否有人等待，而决定置State为Down（或Up）还是Idle。
E3.[让人出入]如果电梯不空且out[ele.current]！＝0时，则电梯等候在该楼层出电梯的人离开。
接着检验在该楼层是否有等候前往同一方向去的乘客，若有则等候他们进入电梯。
总原则是先下后上。
E4.[在某楼层（非1楼）停候]若电梯到达目标楼层后，队列为空，则电梯在该楼层停候一定时间,在停候期间若有新的呼叫，则立即转入处理程序处理，否则返回一楼停候。
8． 电梯在上升或下降过程中需要不停地对当前方向上的最终楼层作调整。
比如当前向上，最终楼层为6楼，而有乘客在8楼按了按钮，则最终楼层调整为8楼。
相反方向同理。

霍夫曼编码，对输入的字符集和各个字符对应的权值，例如A={a,b,c,d,e,f,g,h}，各个字符对应的权值为{5,29,7,8,14,23,3,11}，求出每个字符的霍夫曼编码。
【输入形式】输入若干个字符（1＜=n＜=26），其权值为int型。
输入数据的第一行的整数n，表示字符数；
接下来的n行是字符集，一行一个字符；
最后一行是各字符的权值，以空格分隔。
【输出形式】每个字符（节点）的霍夫曼编码。
参见样例输出。
【样例输入】4abcd13722【样例输出】a:000b:001c:01　　d:1【样例说明】提示：1、将最小两个子树合并过程中一定要从前向后去查找两个最小子树，最小子树作为新结点的左子树，次小子树作为新结点的右子树，编码过程中左子树定义为0，右子树定义为12、另外：一般原则要求：　若有重复权值结点，原来森林中的结点优先选择（即深度小的结点优先，以确保最终总树深较浅并相对平衡）。
新生成的权值和的结点后用。

GB∕T33577-2017智能运输系统车辆前向碰撞预警系统性能要求和测试规程

隐马尔科夫模型HMM的具体算法代码，包括前向、后向算法、EM参数重估等。

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。