为解决建筑物基础沉降量的安全监测问题,对其进行有效的预测、校核与分析,运用MATLAB软件建立径向基神经网络模型对某市建筑物的基础沉降量进行预测.结果表明:径向基神经网络的结构形式简易,适应能力更强,预测误差比BP网络小,平均约为66.83%,达到预测精准度所需的耗时短、收敛速度更快.径向基神经网络的预测结果与实测结果较为吻合,表明径向基神经网络预测模型适用于建筑工程沉降预测领域之中.
2021-09-02 10:52:55
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离散控制Matlab代码分层建筑微电网
介绍
该MATLAB代码由两级分层模型预测控制（HMPC）组成，用于管理装有锂离子电池，光伏太阳能电池板（PV）和插电式电动汽车（PEV）的建筑微电网，如以下方案所示。
这种控制结构是一种简化的结构，通过实施经济权力分配突出了第三级控制水平。
方法
1.正在研究的植物
1个具有实际数据的光伏电缆（〜0-1
kW）
1建筑物的功耗在0-0.8
kW之间
1个锂离子电池组（容量：68
kWh
/最大充电和放电速率：+/-
10
kWh）
1辆带有1个锂离子电池组的电动汽车（容量：68
kWh
/最大充电和放电速率：+/-
2.5
kWh）
2.拟议控制
具有日常市场的三级控制层
地平线（Nh）：48h（天气预报+耗电量）
Ts'：24小时（建筑物每天向社区汇总员发送第二天承诺的电力交易计划）
Ts：1h（电力交易计划的离散化）
盘中市场的三级控制层
地平线（Nh）：6h（天气预测+功耗）
Ts：1h（最后时刻购电）
模拟
您可以通过观看无干扰的分层控制和有干扰的分层控制的模拟视频来预览HMPC：
无干扰的分级控制
有干扰的分级控制
2021-08-29 18:14:29
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可控建筑物设置
MIKE 11 - SO
水工建筑物设计参数；
If (条件1) then (调度方案1)
else if (条件2) then (调度方案2)
else if (条件3) then (调度方案3)
... ...
else
(最后一个调度方案)
end if
调度控制方式。
调度方案及其优先度；
判断条件: 是否需要执行此调度方案?
控制条件: 建筑物调度时的参照依据
调度方式: 根据控制条件进行调度操作
2021-08-22 11:10:16
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