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fuheyuce
- 基于BP神经网络的电力系统日负荷预测，模型采用24个输入，24个输出，训练次数为10000，训练目标为0.5，学习速率设置为0.1。(Load forecasting based on BP neural network, the model uses 24 inputs, 24 outputs, the number of training is 10000, the training target is 0.5, the learning rate is set to 0.1.)
supervisory-control-fault-diagnosis
- 基于模型的设计课程是一系列自定进度的学习模块, 旨在培养混合动力电动汽车背景下基于模型的设计的基本理解。在本课程中, 基于模型的设计被定义为在复杂系统 (如车辆动力总成) 中开发物理系统和控制器数学模型的方法。本课程的目的是通过开发基本模型来建立对复杂系统的理解, 这些模型可以修改, 以纳入更复杂的行为。监控与故障诊断是该系列的第三门课程。介绍了推进转矩控制和发电机控制模型的应用, 介绍了电池充电状态调节的监控, 并讨论了故障诊断方法。(The Model-Based Design Curric
KF Boat_ZKX
- 此程序是用于单目标的跟踪定位代码，系统选用匀加速的情况，代码没有bug，可直接运行出结果，比较了运用KF前后的RMSE均方根误差，有图形表示，适合初学者学习Kalman Filter。 用得好，麻烦好评一下，谢谢嘻嘻嘻！(This program is used for single target tracking and positioning code. The system adopts uniform acceleration. The code has no bugs and can
无刷电机正弦波控制仿真程序
- 如何使用Matlab中的电机运动仿真模块搭建无刷电机正弦波控制方式的调速系统，可以供新手使用参考，也可用于仿真学习！
Lammps使用手册与安装详解
- Lammps是一款操作相对其他分子动力学仿真相对简单的Unix操作平台，由于系统的特殊性与汇编的难度，特整理了一份安装过程与官方中文简章供大家学习。(Lammps is a Unix operating platform with relatively simple operation compared with other molecular dynamics simulation. Due to the particularity of the system and the difficul
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
- 《MATLAB 神经网络43个案例分析》全书源代码和数据，注释详细，神经网络学习很有帮助。内含《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录:第1章BP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-非线性函数拟合等。(Analysis of 43 Cases of Neural Network in MATLAB source code data, detailed comments. Included in the catalogue of 43 Cases Anal
bifurcation
- 对受迫振动的非线性系统碰撞仿真，适合相关人员交流学习。可以针对不同刚度，频率，间隙进行调整。(Collision simulation of forced vibration of non-linear system is suitable for related personnel to communicate and learn.)
Using lookup Table in Simulink to Implement Fuzzy PID Controller
- 我们这次学习的示例向我们演示了模糊推理系统如何使用线性、非线性 PID 控件实现二维查找表块的。模糊推理系统 （FIS） 映射使用模糊逻辑为输出提供输入。例如，双输入单输出模糊控制器的典型映射可以在三维图中描述。该图通常称为 [控件] 曲面图
Python时间序列分析源代码
- 资源‘Python时间序列分析源代码’，是学习时间序列分析的实战代码；系统解释核心程序版本是python3.7.4,管理环境是Anaconda3,这个Project是在IDE开发环境PyCharm2019.1.1(Professional Editon)中建立的，经debug后完全正常运行，运行结果包括时间序列分析预测的7种方法。
PSO的PID控制器
- 针对一般的粒子群优化(PSO)学习算法中存在的容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,对改进型PSO算法进行研究。由于惯性权重系数ω对算法是否会陷入局部最优起到关键的作用,因此,通过改变惯性权重ω的选择,对惯性权重系数采取线性减小的方法,引入改进型的PSO算法。采用改进的PSO算法对PID控制器进行参数优化并把得到的最优参数应用于控制系统中进行仿真。仿真实验结果表明:改进型PSO算法不会陷入局部最优,能得到全局最优的PID控制器的参数,并使得控制系统的性能指标达到最优,控制系统具有较好的鲁棒性。(
GA_matlab
- 遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于进化论优胜劣汰、适者生存的物种遗传思想的搜索算法。20世纪50年代初，由于一些生物学家尝试用计算机模拟生物系统，从而产生了GA的基本思想。美国密执根大学的霍勒德(J.H.Holland)于20世纪70年代初提出并创立了遗传算法。遗传算法作为一种解决复杂问题的崭新的有效优化方法，近年来得到了广泛的实际应用,同时也渗透到人工智能、机器学习、模式识别、图像处理、软件技术等计算机学科领域。(exmple:quest the maximum va
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
电影评分 svd
- SVD算法不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。内含电影平分数据集(SVD algorithm can be used not only in feature decomposition of dimension reduction algorithm, but also in recommendation system, natural language processing and other fields. Is the c
元胞自动机
- 元胞自动机(cellular automata, CA)是时间和空间都离散的动力学系统。时至今日，已经广泛应用于社会、经济、军事和科学研究等各个领域。本程序是基于元胞自动机的原理，利用matlab编程，复现了二维状态下“生命游戏”的原型，森林树，以及SIR传染病模型，以帮助正在入门学习元胞自动机的人们加深其原理的理解。(Cellular automata (CA) is a dynamic system with discrete time and space. Today, it has be
DBN
- DBN算法-机器学习-电力系统预测 亲自编写可以使用(DBN algorithm machine learning power system prediction)
最优化潮流算法
- 适用于多种节点系统的OPF算法，适合初学者、编程小白进行深度学习