在数学建模中,MATLAB是一种非常常用的工具,因为它提供了丰富的数学函数库和直观的编程环境,便于实现各种复杂的算法。以下将详细讲解标题和描述中提到的几个关键算法: 1. **模拟退火算法(Simulated Annealing)**: 模拟退火算法是一种全局优化方法,灵感来源于固体物理中的退火过程。它通过允许解决方案在一定程度上接受比当前解更差的解来避免陷入局部最优,从而有可能找到全局最优解。在MATLAB中,可以自定义能量函数和温度下降策略来实现模拟退火算法。 2. **灰色关联分析(Grey Relational Analysis)**: 灰色关联分析是处理不完全或部分信息数据的一种方法,尤其适用于多因素、非线性问题。在MATLAB中,可以通过计算样本序列之间的灰色关联系数来评估它们之间的相似程度,进而进行数据分析和模式识别。 3. **主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)**: 主成分分析是一种降维技术,用于将高维数据转换为一组低维的正交特征,同时保留原始数据的主要信息。在MATLAB中,可以使用`princomp`函数实现主成分分析,该函数会返回主成分得分和旋转矩阵。 4. **偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)**: 偏最小二乘回归是一种统计学上的回归分析方法,用于处理多重共线性和高维问题。它通过寻找两个向量空间的最佳线性投影,使得因变量与自变量之间的相关性最大化。在MATLAB中,可以使用`plsregress`函数执行偏最小二乘回归。 5. **逐步回归(Stepwise Regression)**: 步骤回归是一种模型选择策略,通过逐步增加或删除自变量来构建最佳预测模型。在MATLAB中,可以使用`stepwiseglm`函数进行前进选择、后退删除或者双向选择等步骤回归方法。 6. **主成分回归(Principal Component Regression, PCR)**: 主成分回归结合了主成分分析和线性回归,先通过PCA降低自变量的维度,然后在新的主成分空间中进行回归分析。这可以减少模型的复杂性并可能提高预测性能。在MATLAB中,可以先用`princomp`做主成分分析,再使用常规的回归函数进行PCR。 至于压缩包中的文件`dyzbhg.m`和`xiaoqu.m`,由于没有具体的文件内容,无法直接解读它们实现了哪种算法。通常,`.m`文件是MATLAB的脚本或函数文件,可能包含了上述算法中的某一种或几种的实现。如果需要进一步了解这些文件的功能,需要查看文件的具体代码。在MATLAB环境中运行这些文件,或者使用`edit dyzbhg`或`edit xiaoqu`命令打开并查看源代码,以获取更详细的信息。
2024-07-11 12:16:59 141KB matlab 数学建模
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电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配三部曲: [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配1-得出数值解](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134443687) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配2-得出解析解并综合](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134460547) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配3-将任意阻抗用集总参数匹配至归一化阻抗](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134466026)
2024-07-11 09:47:54 70KB matlab
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此代码演示了论文中的矢量化概念 Immanuel Anjam,Jan Valdman:2D和3D中FEM矩阵的快速MATLAB组装:边缘元素。 应用数学与计算 267, 252–263 (2015) 我们扩展了论文中的技术 Talal Rahman 和 Jan Valdman:2D 和 3D 中 FEM 矩阵的快速 MATLAB 组装:节点元素,应用数学和计算 219, 7151–7158 (2013) 使用边缘元素快速组装 FEM 矩阵 - 用于 Hdiv 问题的 Raviart-Thomas 元素和用于 Hcurl 问题的 Nedelec 元素。 此外,还添加了矢量化的高阶正交。 可以在位于http://sites.google.com/site/janvaldman/publications的作者网页上找到该论文的链接如果您发现代码有用,请引用论文。 要比较组装时间,请调用
2024-07-10 16:43:45 65KB matlab
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Matlab含新能源(风电光伏)和多类型电动汽车配电网风险评估 软件:matpower+Matlab: 关键词:蒙特卡洛、时序、电网风险、风险评估、风光不确定性 介绍:由于电动汽车负荷与风电光伏出力的不确定性,造成配电网运行风险,运用蒙特卡洛概率潮流计算分析电压和线路支路越限,并且风险指标考虑损失严重度放大系数函数。 绘制电压和支路功率时空越限风险图,并给出风光出力曲线、电动汽车出力图、网损大小分布,在IEEE33配电网节点系统进行验证
2024-07-10 14:54:49 1.82MB matlab
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基于 GSC 中 SDC 的双馈风电场 SSR 阻尼。 Delta w 被用作输入信号。 SDC 由 GAIN 组成,并添加到 GSC 中并带有 Vt。 SDC 在以下论文中进行了解释: SSRDamping 串联补偿网络中基于 DFIG 的风力涡轮机的控制和分析
2024-07-10 10:02:05 113KB matlab
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标题中的“海洋遥感GOCI2 nc数据与快视图批量下载MATLAB程序”涉及到的知识点主要包括以下几个方面: 1. **海洋遥感**:海洋遥感是利用卫星或航空器上的传感器,对海洋进行非接触式的观测技术。通过遥感,我们可以获取海洋表面的温度、颜色、风速、浪高、盐度、浮游生物分布等信息,对于海洋环境监测、气候研究、资源探测等具有重要意义。 2. **GOCI2**:GOCI2(Geostationary Ocean Color Imager 2)是韩国的第二代地球静止轨道海洋色遥感卫星。它能够实时监测东亚海域的水色变化,提供高分辨率的海洋光学数据,用于研究海洋生态、水质、赤潮等问题。 3. **nc数据**:nc文件是NetCDF(Network Common Data Form)格式的数据文件,是一种用于存储多维数组和元数据的标准,常用于气象学、海洋学等领域。GOCI2的nc数据包含了卫星观测到的各种海洋参数,如叶绿素浓度、悬浮物含量等。 4. **快视图**:在遥感领域,快视图是指快速生成的卫星图像预览,通常较低分辨率,用于快速查看和评估数据质量。GOCI2的快视图可以帮助用户快速了解特定日期和区域的海洋状况。 5. **MATLAB程序**:MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析软件,广泛应用于工程、科学和金融领域。在本案例中,MATLAB被用来编写程序,自动化下载GOCI2的nc数据和快视图,节省了手动操作的时间。 6. **批量下载**:批量下载指的是通过程序化的方式,一次性下载多个文件。这里,MATLAB程序`batchdownload.m`和`quickview.m`可能实现了输入日期和区块号后,自动下载对应日期的GOCI2数据和快视图。 7. **dindex.m**:这个文件名可能是数据索引或处理函数,用于处理和组织下载的数据。 8. **GOCI2介绍与代码用法介绍.txt**:这是一份文本文件,可能包含了关于GOCI2卫星的详细信息以及如何使用提供的MATLAB代码的说明。 9. **fewcloudS009.xlsx**:可能是一个记录了低云覆盖率(fewcloud)的Excel表格,S009可能代表特定的卫星扫描区域或时间段。 综合以上,本压缩包包含的资源是一个使用MATLAB实现的工具集,用于方便地批量下载和处理GOCI2卫星的海洋遥感数据和快视图,适用于海洋科学研究和环境监测的从业者。用户只需要调整日期和区块号,就能获取所需的数据,大大提高了工作效率。
2024-07-09 16:36:44 126KB 海洋遥感 水色遥感 海洋科学
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强化学习的倒立摆程序,用MATLAB语言编写,可在maltab上运行。
2024-07-09 16:35:43 4KB pendulum 强化学习
The data in this set represents experiments from runs on a milling machine under various operating conditions. In particular, tool wear was investigated (Goebel, 1996) in a regular cut as well as entry cut and exit cut. Data sampled by three different types of sensors (acoustic emission sensor, vibration sensor, current sensor) were acquired at several positions. The data is organized in a 1x167 matlab struct array with fields as shown in Table 1 below
2024-07-09 15:23:44 28.88MB 数据集 matlab
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基于MATLAB的倒立摆模糊控制 本文主要介绍了基于MATLAB的倒立摆模糊控制系统的设计和实现。倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统,是进行控制理论设计及测试的理想实验平台。倒立摆系统控制涉及到机器人技术、控制理论、计算机控制等多个领域。 一、倒立摆控制系统的特点 倒立摆系统是一种典型的控制对象,它具有不稳定、高阶次、多变量、强耦合的非线性系统的特点。同时,实际机械系统中存在的各种摩擦力,实际倒立摆系统亦具有一定的不确定性。倒立摆系统的控制涉及到许多典型的控制问题:非线性问题、随动及跟踪问题、鲁棒性问题、非最小相位系统的镇定问题等等。 二、传统控制方法的缺陷 传统控制方法主要是使用经典控制理论和现代控制理论。它们都以精确的系统数学模型为控制对象。但是,这些方法都有一个基本的要求:需要建立被控对象的精确数学模型。然而,随着科学技术的迅猛发展,各个领域对自动控制控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高,所研究的系统也日益复杂多变。由于一系列的原因,诸如被控对象或过程的非线性、时变性、多参数间的强烈耦合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场测量手段不完善等,难以建立被控对象的精确模型。 三、模糊控制理论 模糊控制理论是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则,然后将来自传感器的实时信号模糊化,将模糊化的信号作为模糊规则的输入,完成模糊推理,将推理后得到的输出量去模糊化后加到执行器上。模糊控制理论能够克服传统控制方法的缺陷,达到实际设计要求。 四、MATLAB在倒立摆模糊控制中的应用 MATLAB是一种高级编程语言和环境,广泛应用于科学计算、数据分析、算法开发、可视化等领域。MATLAB在倒立摆模糊控制中可以用于实现模糊控制算法、模糊规则的建立、模糊推理的实现等。 五、结论 本文介绍了倒立摆控制系统的设计和实现,讨论了传统控制方法的缺陷,并介绍了模糊控制理论的基本原理和应用。MATLAB是一种强大的工具,可以用于实现倒立摆模糊控制系统。
2024-07-09 10:47:39 376KB
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资源包中有.csv文件和.mat两种格式文件 这组数据代表了在不同操作条件下运行的实验。特别是,研究了刀具的磨损情况(Goebel,1996)。采用三种不同类型的传感器(声发射传感器、振动传感器、电流传感器)进行采样数据。数据被组织在一个1x167的matlab结构数组中。
2024-07-08 21:18:34 14.35MB matlab 数据集
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