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heigu
- 多元线性回归预测。分析各个影响因素的影响力大小，有源程序及案例。-Multiple linear regression forecasts. Analysis of various factors influence the size of the source code and cases.
ABS
- 研究了汽车制动过程中车速、轮速等的变化过程和影响因素；以化整为零的思想，研究得到制动过程中各物理量间的微分方程关系；进而建立在ABS下的数学模型；继而通过使用simulink建立仿真模型；采取逻辑门限的控制方法，综合仿真的整个动态变化过程；得到车速、轮速、滑移率、路面附着系数和制动距离随时间的变化曲线；最后利用图像分析的方法对各物理量进行分析、比较，对比有无ABS系统下制动距离的变化，得出使用ABS控制策略能显著缩短制动距离，提高制动安全性。数据分析和处理主要应用MATLAB软件。-The br
debt
- 此文件为SAS软件下关于债务期限结构影响因素研究的相关代码。包含两个文件，一个为问题说明，一个为代码。主要侧重金融数据处理领域。-This file is SAS code about the research of effects of debt maturity structure related factors . Contains two files, one describes question,the other is code.main focus is financial dat
talk-about-GP-method
- GP算法MATLAB程序及影响因素讨论，包括时间序列长度和无标度区间的选择-GP algorithm based on MATLAB program and discuss factors, including the length of the time series and scale-free interval selection
HellokinectMAT
- 感知行为的影响因素包括单个关节的动作和不同关节的组态。因此提出一种新的基于关节的位置差异的特征类型，联合包括静态姿势、动作、位移在内的行为信息进行识别。采用关节在两个时间和空间区域的差异来明确地模拟个别关节动力学和不同关节的组态。然后应用主成分分析（PCA）来获得所需的特征。同时应用非参数的简捷的贝叶斯最近邻（NBNN）分类器进行多类行为的分类。这个NBNN分类器避免了帧描述符的量化，计算“图像到类别”的距离而不是“图像到图像”的距离。15到20帧的数据就足以实现手势以及动作的识别，无需应用整个
PCA
- 主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢？如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量
Distribution-network-gui
- 拥有gui界面，实时描述三相配电网络情况（包括电压，电路损耗），由线损，三相荷载和无功补偿额为主要影响因素-With GUI interface, real-time network descr iption of three-phase distribution (including voltage, circuit loss), by the loss, the three-phase load and reactive power compensation as the main fact
PCA
- 主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题-Principal component analysis (Principal Component Analysis, PCA) or PCA. Is a statistical analysis of the principal contradiction of things to ma
MG996R
- MG996R舵机控制方法 基于单片机的舵机控制方法具有简单、精度高、成本低、体积小的特点，并可根据不同的舵机数量加以灵活应用。 在机器人机电控制系统中，舵机控制效果是性能的重要影响因素。舵机可以在微机电系统和航模中作为基本的输出执行机构，其简单的控制和输出使得单片机系统非常容易与之接口。-The servo control method based on single chip microcomputer has the characteristics of simple, high
ZhiNengNongYe
- 智能农业控制系统使用大量的传感器节点构成监控网络，对主要的农业生产影响因素进行信息采集，经Zigbee无线网络汇聚后，通过网关传输到计算机中。计算机进行数据的分析和处理，以图表呈现给用户，用户可以根据生产需要，控制喷灌、通风、遮阳等物联网设备，或者设置这些设备的自动调控条件，从而保证农作物有一个良好的适宜的生长环境，达到增产增收、提高品质的目的。-Intelligent control systems use a large number of agricultural sensor nodes
PVMPPT
- 运用MATLAB中Simulink仿真实验平台和友好的GUI界面，在Simulink中设计光伏电池数学模型，并实现最大功率点追踪；在GUI中设计可直接修改光伏电池参数的界面，探究光伏电池输出功率的影响因素，将结果在GUI界面上统一输出，最终直观得出各因素对光伏电池功率输出的影响。-This paperdesigneda mathematical model of photovoltaic cells in Simulink ,achieved its maximum power point tr
sim(Similarity_Analysis)
- 这个程序可以算某个特征时间序列的影响因素的相关性。具体是通过比较两个时间序列的曲线相似度实现的。运行该函数前要先输入特征时间序列和影响序列。-This program can be considered as a characteristic time series of the correlation between the factors. Specifically, by comparing the curve similarity of two time series. Before r
Level_analysis
- 该程序是对系统安全性进行层次分析，输入是个安全影响因素，输出安全值和预警信息。-Level_analysis Security early warning
main-ingredient
- 主成分分析某因变量的多种影响因素，以财政收入为例子-Principal component analysis of a variety of factors influence the dependent variable in revenue as an example
gm1n
- GM(1,n,exp) 单一变量预测与误差分析，适用于回归分析寻找多个变量对某一变量的影响因素分析 -GM (1, n, exp) single variable prediction and error analysis for multiple variables regression analysis to find factors of a variable analysis
根据布袋工艺流程的布袋破损面积
- 根据布袋工艺流程的布袋破损面积，得出破损的影响因素
GRNN
- 基于广义回归神经网络的货运量预测。根据货运量的影响因素的分析，确定网络输入和输出，构建GR-Freight volume forecasting based on generalized regression neural network
grnn
- 根据货运量影响因素的分析，选取合适的指标因素作为输入，基于广义回归神经网络实现货运量的预测。-Using BP neural network for nonlinear fitting of quadratic function
GRNN
- 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值，工业生产总值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入。-According to analyzing the influential factors of freight volume, respectively take the gross domestic product, industrial production, the line length of railw
groy
- 灰色预测用来分析有地域限制和影响因素较多的预测。-Grey prediction is used to analyze the prediction of geographical limitations and influencing factors.