https://download.csdn.net/download/qq_41739364/86339152

《自适应控制》是一本专注于自适应控制系统理论、设计方法与实际应用的专业书籍。
自适应控制理论是一种工程控制理论，它通过让控制系统根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略，以适应这些变化，达到提高控制性能的目的。
自适应控制系统通常具有以下几个主要特点：1.自适应能力：自适应控制系统能够检测系统性能的变化，并根据这些变化自动调整控制器参数，使得系统性能保持在最佳或者可接受的水平。
2.工程控制理论：自适应控制理论结合了经典控制理论与现代控制理论的优点，能够处理各种复杂和不确定的情况。
3.设计方法：自适应控制设计涉及理论分析与算法设计。
理论分析包括系统建模、稳定性分析等；
算法设计则包括自适应律的构造、参数估计、控制策略的制定等。
4.应用实例：书中将包含一系列自适应控制系统的应用实例，如工业过程控制、飞行器控制、机器人控制等，通过这些实例可以展示自适应控制技术的实际应用效果和价值。
书中内容涵盖以下主题：1.自适应控制系统简介：介绍自适应控制的基本概念、应用背景和研究动机。
2.实时参数估计：讨论在动态系统中实时估计参数的方法，如最小二乘法和回归模型的应用。
3.确定性自调谐调节器：探讨基于确定性模型的自调谐调节器设计，包括极点配置设计、间接和直接自调谐调节器的设计。
4.随机与预测性自调谐调节器：阐述如何设计基于随机模型和预测模型的自调谐调节器，如最小方差和滑动平均控制器的设计。
5.模型参考自适应系统（MRAS）：介绍MRAS的设计原理和方法，以及如何应用Lyapunov理论和稳定性分析来保证自适应控制系统的稳定性。
6.自适应系统的属性：分析自适应系统的非线性动态特性和稳定性问题，以及间接离散时间自调谐调节器的分析方法。
7.随机自适应控制：研究自适应控制在随机环境中的应用，例如多步决策问题和双重控制策略的设计。
在自适应控制系统中，模型参考自适应系统（MRAS）和自适应控制系统（STR）是两种重要的体系结构。
MRAS通过比较系统输出与参考模型的输出来调整控制器参数，而STR则直接根据系统性能来调整参数。
这两种体系结构在实际应用中各有优势，可以根据不同应用场景和性能要求灵活选用。
在自适应控制系统的设计与应用中，工程师和研究人员需要对系统的稳定性进行深入分析。
稳定性分析能够确保系统在受到干扰或参数变化时仍能保持良好的控制性能。
其中，Lyapunov稳定性理论是自适应控制系统稳定性分析的重要工具之一。
此外，实际工程应用中，系统可能面临各种不确定性和干扰，自适应控制系统需要具备一定的鲁棒性来应对这些挑战。
鲁棒自适应控制是设计自适应控制系统时需要考虑的重要方面。
书中还会介绍一些自适应控制系统的扩展应用，例如在非线性系统中的应用，以及自适应控制与其他控制策略如预测控制的结合。
《自适应控制》是一本全面介绍自适应控制理论、设计方法和实际应用的专业书籍，旨在为自动化、计算机科学与技术及相关专业的学生和专业技术人员提供深入的学习资源。
通过本书，读者可以系统地学习自适应控制的相关知识，并了解其在现代工程技术中的重要作用。

训练了一层卷积层的神经网络模型来预测CFIR10数据中的图像

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。

https://blog.csdn.net/hhmy77/article/details/80355611指数模型，灰度预测模型（这个网上被吐槽得很水），logistic模型，Leslie矩阵，大概就这几个了，然后论文里面用得是灰度预测和logistic模型，Leslie矩阵我很想加进去，因为它用当前人口年龄结构来预测未来的人口，感觉很切合题目，但是找遍网络也没找到人口年龄结构，就不了了之了，如果你想拿奖建议你使用这个模型。

BP（BackPropagation）神经网络是一种神经网络学习算法。
其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。
相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。
然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。
此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程，

对于RBF神经网路模型，利用粒子群优化算法进行对权值优化，达到准确的预测效果！

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

2020年五一数学建模A题解题思路最容易建模的是秦皇岛港动力煤价格的主要因素的影响，分别统计2019年5月1日至2020年4月30日一年内影响煤炭价格数据变化，（主要因素包括气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场）。
建立预测模型（时间序列预测模型，Elman神经网络预测模型等），预测煤炭价格变化。

最小二乘法及数据拟合建模的回归分析一、实验目的:1．掌握用最小二乘建立回归数学模型。
2．学习通过几个数据拟合的回归分析来判断曲线（直线）拟合的精度，通过回归分析来判断模型建立是否正确。
3．应用建立的模型进行预测。

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。