可以直接实现arma建模和预测.matlab自身说明文档无法实现预测
2025/3/31 11:57:10 4KB arma
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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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导师给了传递函数,让做的一个dmc控制教程,两输入两输出的,主要是整理的席裕庚的《预测控制》,加上了编程实现过程,每一步都配有详细的讲解过程,输入公式全是公式编辑器编辑,整理的应该算是简单易懂,代码也可以直接粘贴到MATLAB直接使用,适合当做预测控制的入门教程。
2025/3/30 11:58:22 739KB DMC MATLAB MIMO 预测控制
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DeepLearningToolbox™提供了一个框架,用于设计和实现具有算法,预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络(ConvNets,CNN)和长期短期记忆(LSTM)网络对图像,时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活,编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集,您可以使用预训练的深层网络模型(包括SqueezeNet,Inception-v3,ResNet-101,GoogLeNet和VGG-19)以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列,序列和文本进行深度学习为时间序列分类,回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度,评估准确性,进行预测,调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习,并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉,图像处理,自动驾驶,信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入,导出和自定义导入和导出网络,定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归,分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。
2025/3/29 11:02:30 14.06MB deep l matlab 深度学习
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CrystalBallrystalBall是一款用于随机模拟仿真和不确定风险分析的软件工具,能够方便的分析数据、预测结果以及支持您的决策.他是一个安装在Excel上的插件,使用起来就像使用Excel表格那样轻松.本操作手册有中英文对照,帮助快速掌握软件使用。
2025/3/28 22:31:54 16.27MB Crystal ball
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有关模糊控制的哈工大版课件,利用MATLAB工具箱设计模糊控制器规则可调整的模糊控制器模糊规则的自整定与自寻优模糊系统建模与模糊预测自适应模糊控制系统
2025/3/28 4:19:24 1.73MB PPT
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智能预测控制及其MATLAB实现(第2版)李国勇,经典必读
2025/3/27 11:57:21 35.95MB 智能预测 控制 MATLAB 电子书
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为了预测微透镜阵列玻璃模压成型过程中微结构的加工工艺参数,利用高级非线性有限元软件MSC.Marc进行微透镜阵列的有限元建模;将不同微结构宽度的阵列光学元件进行分组,利用有限元模型分别计算每组硫系阵列光学元件的微结构高度对等效米塞斯应力的影响,得到微结构宽度相同、高度不同的硫系玻璃微透镜阵列结构对模压成型后等效米塞斯应力的影响,对微结构宽度相同、高度不同的阵列光学元件的最大等效米塞斯应力进行数据拟合处理,得出各组等效米塞斯应力的趋势,获得适合模压的硫系玻璃Ge23Se67Sb10阵列光学元件的微结构高度与宽度之比。
仿真结果表明:微结构高度越小,等效米塞斯应力越小;硫系玻璃微透镜阵列的等效米塞斯应力由中心到边缘逐渐增大,边缘处的等效米塞斯应力最大;当微结构高度与宽度之比大于0.322时,模压产生的等效米塞斯应力大幅增加。
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本文档为技术公开课《以性别预测为例,谈谈数据挖掘中常见的分类算法》的讲演PPT。
以实例的形式,用尽量通俗的方式,针对性别预测这个分类问题,来谈一下数据挖掘基本的处理流程,常见的算法和算法的选择等
2025/3/24 5:34:10 1.21MB 技术公开课
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在城镇规划中人口数量是极其重要的指标,城镇发展的各项规划都基于人口规模的预测。
如何科学合理地测算人口规模,决定着城镇规划的科学性和合理性及前瞻性。
本文对城镇规划人口预测提出了一种研究方法。
2025/3/21 19:03:53 1.23MB 人口预测
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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