一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法,该算法能够有效地协调三辆车的行驶,以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案,以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签:分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶
1
1. Matlab实现径向基神经网络的时间序列预测(完整源码和数据) 2. 单列数据,递归预测-自回归,时间序列预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本
2024-08-02 06:30:00 25KB 机器学习 神经网络 Matlab 时间序列
1
        MATLAB实现,基于OCDM水下基带通信仿真,对比了不同子载波激活的下OCDM水下通信性能,引入多径信道,采用相同信道估计方法,并对比了不同子载波数下的MMSE均衡效果。
2024-08-01 16:52:59 378KB matlab 网络 网络
1
此代码尝试使用MATLAB调用ANSYS软件进行有限元分析,当您想使用ANSYS进行多次设计计算时,可以节省大量时间,特别是对于近似和优化等任务。它的工作原理如下: MATLAB将设计参数X写入输入文件(例如para_in.txt); MATLAB调用ANSYS软件来执行APDL文件(例如APDL .txt)。 APDL文件从输入文件中读取参数,并将分析结果写入输出文件(例如para_out.txt)。 MATLAB从输出文件中读取结果。
2024-08-01 15:34:14 6KB matlab
1
Deep Learning Toolbox Reference, Deep Learning Toolbox Reference, Deep Learning Toolbox Reference
2024-08-01 14:24:01 12.15MB matlab deep learning toolbox
1
时间序列分析是统计学和数据分析领域的一个重要分支,特别是在数学建模中有着广泛的应用。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化工具,提供了丰富的函数和工具箱来处理和分析时间序列数据。下面将详细介绍时间序列的基本概念、MATLAB在时间序列分析中的应用以及相关代码的解读。 时间序列是由一系列按照特定时间顺序排列的数据点构成,它可以反映某一变量随时间的变化情况。在数学建模中,时间序列分析常用于预测、趋势分析、周期性检测、异常检测等任务。常见的时间序列模型包括自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)以及自回归积分移动平均(ARIMA)等。 MATLAB提供了`timeseries`类来创建和操作时间序列对象。你可以通过以下步骤创建一个时间序列: 1. 定义时间戳数组,通常为日期或时间戳形式。 2. 然后,定义与时间戳对应的数据值数组。 3. 使用`timeseries`函数将两者组合成一个时间序列对象。 例如: ```matlab time = datetime('2020-01-01','2020-12-31',' daily'); % 创建一年的日期序列 data = rand(365,1); % 随机生成365个数据点 ts = timeseries(data,time); % 创建时间序列对象 ``` 对于时间序列建模,MATLAB的`arima`函数可用于构建ARIMA模型,`estimate`函数可以估计模型参数,`forecast`函数则可以进行预测。例如,构建一个ARIMA(1,1,1)模型并进行预测: ```matlab model = arima(1,1,1); [estMdl,estParams] = estimate(model,ts); forecastData = forecast(estMdl,10,'Y0',ts.Data); % 预测未来10个时间点 ``` 在压缩包中的"时间序列"文件可能包含了多个MATLAB脚本,这些脚本可能涉及以下几个方面: 1. **数据预处理**:包括数据清洗、填充缺失值、去除趋势、季节性调整等。 2. **模型选择**:使用AIC或BIC准则选择最佳的ARIMA模型。 3. **模型估计与诊断**:通过残差图、自相关图和偏自相关图检查模型的适用性。 4. **预测与误差分析**:生成预测结果,并评估预测误差。 通过对这些代码的深入学习,你可以掌握如何在MATLAB中实现完整的时间序列分析流程,这对于数学建模和数据分析工作来说是至关重要的技能。同时,理解并应用这些代码有助于提高对时间序列模型的理解,增强数据分析能力。
2024-07-31 21:15:38 12.78MB 数学建模 MATLAB 时间序列
1
基于MATLAB的图形用户界面设计.pdf
2024-07-31 14:57:13 1.11MB MATLAB 数据分析 数据处理 论文期刊
1
matlab余玄函数代码规划知悉的轨迹预测(PiP) 正式实施“”(ECCV 2020), 由,,和。 在新颖的计划-预测-耦合管道中,将自我车辆的计划告知多主体未来的预测。 有关更多详细信息,请参阅我们的/ /。 依存关系 conda create -n PIPrediction python=3.7 source activate PIPrediction conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch conda install tensorboard=1.14.0 conda install numpy=1.16 scipy=1.4 h5py=2.10 future 下载 原始数据集:下载,然后使用预处理将其处理为所需格式(.mat)。 处理后的数据集:从此处下载并将其保存在datasets /中。 训练有素的模型:从这里下载并保存在trained_models /中。 跑步 通过sh scripts/train.sh训练或运行 python train.py --name
2024-07-31 11:57:59 225KB 系统开源
1
CAN通讯上位机,已经过验证,仅供参考学习使用
2024-07-31 08:38:19 3.24MB can上位机
1
在电主轴故障机理分析的基础上,得出反应电主轴故障信号的监测参数,将监测数值与安全阈值相比较,可实现故障预警与监测。利用小波包对故障信号的分解与重构、倒频谱分析等,实现电主轴故障离线诊断,能有效确定电主轴故障的详细信息。
2024-07-30 18:30:53 350KB
1