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PSIM9.1.4安装包
仅作学习用途,勿用于商业开发,PSIM是一款方便的电力电子仿真软件,如有能力请支持官方PSIM12
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基于粒子群算法与非合作博弈的风-光-氢微网容量配置优化研究——以新疆某地区为例的混合微电网综合成本优化分析,基于非合作博弈与粒子群算法的混合微电网容量优化配置研究,[1]关键词:非合作博弈;粒子群算法;风-光-氢微网;容量配置;matlab[2]参考文献:《基于非合作博弈的风-光-氢微网容量优化配置》[3]主要内容:原文程序,多分布式电源参与的混合微电网容量优化配置是微电网设计的一个重要环节,文中针对风电场、光伏电站和制氢-储氢-发电一体化微电网系统的容量配置问题进行研究。数据采用新疆某地区典型月的风速和光照强度数据对微电网容量配置进行算例分析。结果表明该模型能够在月综合成本相对较低的前提下保证供电的可靠性,实现了微电网系统容量的合理配置。,非合作博弈; 粒子群算法; 风-光-氢微网容量配置; 新疆某地区典型月数据; MATLAB仿真分析。,基于粒子群算法的混合微网容量配置优化研究——以风-光-氢微网为例(MATLAB实现)
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基于Matlab的多模型预测对比:支持向量机、BP神经网络与随机森林回归树的性能分析,支持向量机、BP神经网络与随机森林回归树的对比:Matlab实现及结果分析,支持向量机,BP神经网络,随机森林回归树,三种模型对比matlab 代码 三种预测模型同时预测。数据上自己的数据集,直接从excel导入即可,简单粗暴。输入可以是多维和单维,输出是单维。matlab出图有三种模型的预测结果对比和均方根误差。预测结果数据和误差可以下载下来,绘制出自己想要的对比结果图。,核心关键词:支持向量机; BP神经网络; 随机森林回归树; 模型对比; MATLAB代码; 数据集; Excel导入; 多维单维输入; 单维输出; 预测结果对比; 均方根误差; 结果图绘制。,MATLAB中三种预测模型对比:SVM、BP神经网络与随机森林回归树
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嵌入式Excel报表系统:实时读取WINCC历史数据,多种报表模板灵活生成,数据处理功能丰富,基于WINCC的历史数据Excel报表系统:实时数据展示、模板化生成与数据处理教程,wincc嵌入式excel报表带视频教程一、功能介绍该报表系统能够读取WINCC中历史归档数据,产生出EXCEL报表文件,同时在画面中EXCEL控件实时显示。该报表系统有如下优点:1、 该报表系统具备日报表、月报表、年报表、自由报表(任意时间段)功能。2、 报表读取的数据是WINCC自带的变量记录数据库,不需要第三方数据库。3、 该报表系统能在不同的项目之间移植,过程简单。4、 生成的EXCEL文件是基于模板文件生成的,模板文件修改容易,效果直观。5、 数据读取时,进行了适当的筛选和处理。只读取有效数据,数据质量不合格的将被舍弃。数据处理有3种方式:实时、平均、累计。6、 日、月、年报表数据来源可以相互独立。7、 该报表系统在画面中集成了EXCEL控件,能实时显示生成的报表文件。,wincc;嵌入式excel报表;功能介绍;历史数据读取;EXCEL控件显示;日报表;月报表;年报表;自由
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基于多种优化算法的广义神经网络GRNN预测模型Matlab实现及详细代码注释,基于灰狼优化算法的广义神经网络(GRNN)预测:融合鲸鱼与麻雀算法的优化策略及Matlab实现,GWO-GRNN 广义神经网络 灰狼优化算法WOA-GRNN PSO-GRNN 回归预测基于鲸鱼算法优化的广义神经网络(GRNN)预测基于麻雀算法优化的广义神经网络(GRNN)预测更多优化算法可加好友Matlab 代码注释详细,可正常运行。,GWO-GRNN; 灰狼优化; WOA-GRNN; PSO-GRNN; 回归预测; 麻雀算法优化; Matlab代码注释。,基于多种优化算法的GRNN回归预测模型研究与应用
基于STM32和阿里云的环境检测系统设计-代码
主要完成功能: 1、STM32采集温湿度,二氧化碳浓度在本度OLED进行数据显示 2、STM32通过串口将数据发送给ESP8266,然后将数据上传到阿里云 3、手机app进行远程查看数据+远程控制开关的打开状态 4、温度高于设置的阈值时进行蜂鸣器报警(按键可以调整阈值变化) 主要芯片和传感器: 1、STM32F103ZET6芯片 2、ESP8266(ESP-01)-链接阿里云 3、DHT11 4、三合一气体传感器(二氧化碳浓度/甲醛浓度/xxx)传感器链接 5、蜂鸣器 6、0.96寸OLED屏。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。
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改进的蚁狮优化算法详解:连续性边界收缩与动态权重策略的性能提升及测试函数分析,改进蚁狮优化算法的两种策略:连续性边界收缩与动态权重系数调整,性能显著提升【Matlab实现】,一种改进的蚁狮优化算法 改进的ALO算法【matlab代码】- 在原始ALO算法的基础上添加了两种改进策略- 改进1:将原先的间断性边界收缩因子变为连续性边界收缩因子,从而增强算法的遍历性- 改进2:将原先均衡的权重系数变为动态权重系数,平衡算法的全局搜索和局部开发能力- 仿真图中包含改进后的IALO算法与原始ALO算法的比较,可以看出性能提升明显- 包含23种测试函数,改进的蚁狮优化算法; 改进的ALO算法; 连续性边界收缩因子; 动态权重系数; 测试函数; 性能提升; 比较仿真图。,改进ALO算法:连续边界与动态权重优化策略的MATLAB实现
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