代码使用matlab编写,压缩包中包含MNIST数据集及其读取函数、KNN算法实现和ReadMe.txt。
KNN算法中使用了PCA降维处理数据减少运行时间,正确率可达95%,有部分注释。
请结合ReadMe文件使用。
2025/4/3 14:19:42 10.16MB KNN MNIST matlab
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本文档为2016年本人参加全国大学生数学建模参赛最后提交文档(文档中最后附录包含matlab代码)摘要小区开放是当今热议的缓解小区周边道路交通堵塞的方法之一,本文在一定假设的前提下,通过建合适的评价体系和数学模型,进行计算机仿真,得到定量的数据结论,对比分析不同小区在进行小区开放后,对周边道路的通行影响。
针对问题一,通过文献查找,获取相关的道路通行评价指标,结合小区周边实际情况,运用BP神经网络,得到一套合适的评价体系(道路交通运行指数,道路交通拥堵率,平均行程速度,平均延误时间)。
针对问题二,使用元胞自动机和网格化图,建立与现实情况相符合的静态建筑物道路参数和动态车辆通行模型,并考虑司机是否具有获得前方道路信息的能力,分别建立基于排队论思想和基于道路阻抗系数的路径选择策略模型。
针对问题三,将不同的小区类型进行合理抽象,得到基本典型结构。
结合由问题二得到的模型进行建模仿真,将得到的结果按照问题一得到的评价体系进行评价,并进行可视化和数据分析得到小区开放在一定程度上可以缓解小区周边道路交通压力。
针对问题四,根据问题三得到的结论,通过控制变量法对比各个条件下车流通行的情况,得出有利条件与不利条件。
提出合理的建议,并以简单书信形式表述。
关键词:小区开放、BP神经网络、元胞自动机、动态建模
2025/4/3 7:47:13 835KB 数学建模 matlab 小区开放
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结合GIS使用,用于分析生态系统服务功能,包括海水、淡水、陆地生态系统,包括生物多样性、碳、水库等
2025/4/3 3:25:48 10.04MB Invest
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《OpenProp_v3.3.4:螺旋桨设计与分析工具》OpenProp_v3.3.4是一款专用于螺旋桨设计与分析的软件工具,它以其强大的功能和易用的MATLABGUI界面,为海洋工程领域提供了高效、精确的螺旋桨设计解决方案。
这款软件的核心在于其开放源代码特性,允许用户深入理解设计过程并进行定制化开发,以满足不同项目的需求。
OpenProp_v3.3.4的主要特点包括:1.**MATLAB环境**:OpenProp构建于MATLAB平台,这是一个广泛使用的数学计算和数据分析环境,为用户提供了丰富的数学函数库和可视化工具,便于进行螺旋桨性能的数值模拟。
2.**图形用户界面(GUI)**:软件配备直观的GUI界面,用户可以通过设定一系列输入参数,如螺旋桨直径、螺距、叶片数等,快速得到初步的设计结果。
这种交互式设计方式大大降低了学习曲线,使得非专业背景的用户也能轻松上手。
3.**螺旋桨设计**:OpenProp支持多叶片螺旋桨设计,能够根据用户设定的性能目标,自动优化叶片形状和分布,以实现最佳的推进效率和推力分布。
4.**性能分析**:软件可以进行流体力学计算,预测螺旋桨在各种工况下的性能,包括推进效率、推力、扭矩等关键指标,为设计优化提供数据支持。
5.**开源特性**:作为开源项目,OpenProp_v3.3.4的源代码可供用户查看和修改,这意味着开发者可以自由地扩展功能,或者针对特定应用场景进行定制化开发。
6.**持续更新与社区支持**:作为版本3.3.4,OpenProp经历了多次迭代和改进,不断吸收社区反馈,提高了软件的稳定性和准确性。
用户可以通过参与社区讨论获取技术支持和最新的软件更新。
7.**教育与研究应用**:除了工业应用,OpenProp也是教育和科研领域理想的工具,帮助学生和研究人员了解螺旋桨设计的原理,并进行理论与实践的结合。
在实际使用OpenProp_v3.3.4时,用户需要了解螺旋桨设计的基本概念,如阿基米德螺旋、攻角、叶尖速度限制等。
同时,熟悉MATLAB编程环境将有助于更好地利用OpenProp提供的高级功能。
通过该软件,用户不仅可以进行常规的螺旋桨设计,还可以进行复杂的性能对比和敏感性分析,以优化船舶或水下航行器的推进系统。
OpenProp_v3.3.4是一个强大而灵活的工具,对于那些寻求高效、精确螺旋桨设计解决方案的专业人士来说,无疑是一个宝贵的资源。
它的开源性质和强大的功能集使其在螺旋桨设计领域独树一帜,促进了技术的进步和创新。
2025/4/2 8:51:09 2.6MB 螺旋桨设计
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STM32F1使用HAL库DMA方式输出PWM例程,可以输出精确数量且可调周期与占空比的方波。
测试时请结合示波器或逻辑分析仪。
本人另外写有一篇与本例程对应的分享文章,链接https://blog.csdn.net/qq_30267617/article/details/109466698,欢迎阅读讨论。
如果本资源下载需要积分了那就是系统擅自改的,我已经改回很多次了,实在没办法了。
没有积分的请私聊我发送。
2025/4/1 20:43:03 22.26MB 嵌入式 stm32 单片机 运维
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标题作者日期在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原马赛克上转移耕种和狩猎JRFerrer巴黎@jrfep-伊莎贝拉(IzabelaStachowicz)@icorei-艾达·桑切斯(AdaY.Sánchez)梅尔卡多(Mercado)@adasanchez29/1/2021在GS打猎该存储库包含有关科学手稿的数据和代码,在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原上转移耕种和狩猎:面临变化(正在审查中)摘要近年来,热带森林中森林猎物的过度开发增加了,引发了有关当前狩猎率可持续性的争论。
空林假说预测,热带森林中目前的狩猎速度会导致生物多样性的广泛丧失和脊椎动物的数量减少。
另外,“花园狩猎”假说指出,异类农林业景观保持着与原始森林相似的物种丰富度,但物种构成以热带稀树草原为主。
在这里,我们结合了相机陷阱调查和在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原和热带雨林中的佩蒙土著狩猎的空间明确数据
2025/4/1 16:07:24 39.42MB R
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Plecs中文使用手册是一份全面指导文档,面向希望学习如何使用Plecs软件的中文用户。
Plecs是一款高效直观的电力电子和电机系统仿真软件工具,特别适合于电源转换器、驱动系统和电力系统的设计和分析工作。
使用手册细致地介绍软件界面布局、功能模块以及操作流程,使得用户能够快速掌握软件的使用技巧,进而优化他们的设计和仿真工作。
手册中不仅包含了基本操作的介绍,还涵盖了从简单的电力电子电路到复杂的机电一体化系统的高级仿真案例。
本手册适合电力电子领域的工程师、研究员以及学生等群体使用。
此外,它还为读者提供了详尽的术语解释和问题解决方案,是学习和运用Plecs软件不可或缺的参考资料。
用户在阅读使用手册时可以了解到Plecs软件的核心功能,包括系统建模、仿真分析、参数设置、结果可视化以及数据报告等。
每个功能的介绍都配以实际操作步骤和截图,便于读者模仿和学习。
手册还强调了如何正确设置仿真参数,以保证仿真结果的准确性,并对可能出现的常见错误进行了解释与指导。
通过使用手册,用户可以快速地从入门级的学习者成长为能够熟练运用Plecs解决实际工程问题的专家。
另外,手册中还包含了一系列实用的模板和素材,供用户在实际工作中直接使用或进行定制化修改。
这些模板和素材能够大大提高用户的工作效率,使他们能够专注于更具有创造性的设计工作。
手册中强调了不同模块间的协同工作,以及如何在多个模块间快速转换而不影响仿真精度。
例如,在进行电机设计时,用户可以通过内置的模块库快速搭建电机模型,并通过仿真模块对其性能进行评估。
除了具体的使用指导,手册还涵盖了一些高级话题,例如如何结合其他仿真软件进行协同仿真,以及如何利用Plecs的开放接口进行用户自定义编程,实现更复杂的仿真功能。
此外,手册中还特别提醒用户注意软件的更新日志和新版本带来的功能增强或改动,以确保用户能够及时利用软件的最新特性。
Plecs中文使用手册的内容覆盖了从软件安装到高级应用的广泛话题,其目的是让每一个使用Plecs的用户都能够充分利用该软件强大的仿真能力,解决实际工作中的复杂问题。
无论是对于初学者还是资深工程师,本手册都提供了丰富的信息和实用的指导,帮助用户提升工作效率并推动创新。
2025/4/1 16:31:40 19.73MB
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上海高桥石化SAP后台FICO,PP,SD,MM,PM配置手册,结合SAP100小时,你肯定能成SAP高手
2025/3/31 12:39:44 9.39MB SAP后台配置
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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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visualc++HGE游戏引擎+Lua脚本的结合使用.zip
2025/3/29 9:19:01 656KB vc c++ hge lua
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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