内容概要：本文探讨了电动汽车充电负荷预测的新方法，重点在于将交通流、环境温度以及出行行为等因素融入到预测模型中。文中详细介绍了利用MATLAB进行电动汽车充电负荷时空分布预测的具体步骤和技术细节，包括构建路网模型、定义温度对电池影响的经验公式、以及核心的时空需求预测算法。此外，还展示了如何通过可视化手段呈现充电需求的动态变化。 适合人群：从事智能交通系统、电力系统优化、新能源汽车领域的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要精确预测电动汽车充电需求的城市规划师、电网运营商和政策制定者。主要目标是提高充电桩布局合理性，优化电网资源配置，减少因充电设施不足导致的问题。 其他说明：文中提供的MATLAB代码可以作为实际项目实施的基础，同时引用的相关文献也为进一步深入研究提供了理论支持。

摘要： 本论文主要探讨了机场出租车管理的问题，旨在通过数学建模的方法提出解决方案。作业由三位学生完成，属于信息与计算科学专业的课程作业，由教师戴红兵指导。论文涉及三个具体问题，分别是出租车司机的接客决策、机场出租车调度优化以及乘客等待时间的减少。在模型构建过程中，运用了决策树模型，并结合MATLAB软件进行求解。 一、问题重述： 问题一关注的是出租车司机如何根据当前情况决定是否接受乘客。问题二涉及机场出租车调度的优化策略，以提高出租车利用率和乘客服务效率。问题三旨在降低乘客在机场的等待时间，提高乘客满意度。 二、问题分析： 2.1 问题一的分析： 出租车司机接客决策是一个复杂的过程，需考虑当前载客量、目的地、行驶时间等因素。通过构建决策树模型，可以将这些因素量化，帮助司机做出最优选择。 2.2 问题二的分析： 机场出租车调度优化可能包括合理分配出租车到不同的接送区、预测需求波动以及调整出租车进入机场的频率。数学模型可以模拟这些变量，以最小化空驶率和乘客等待时间。 2.3 问题三的分析： 降低乘客等待时间可能需要改进出租车调度系统，例如引入预约系统、实时更新出租车位置信息等。这需要深入研究乘客流量模式并制定相应策略。 三、符号说明： 论文中可能涉及到的符号包括但不限于：N（出租车总数）、D（乘客需求量）、T（出租车平均服务时间）、W（乘客平均等待时间）、P（乘客满意度评分）、R（司机收益）、Q（出租车利用率）等。 四、模型的建立与求解： 4.1 问题一模型的建立与求解： 模型基于决策树理论，通过四个层次分析：判断结果层（Z），收益值决策层，收益影响层，时间影响层。利用MATLAB进行模拟计算，以确定最佳接客策略。 4.1.1.1 出租车司机接客决策树模型第一层判断结果层（Z）：此层确定了决策树的最终结果，即司机是否接受乘客。 4.1.1.2 出租车司机接客决策树模型第二层收益值决策层：计算不同决策的预期收益，如乘客支付的费用、油费和时间成本。 4.1.1.3 出租车司机接客决策树模型第三层收益影响层：进一步细化收益影响因素，如距离、乘客数量等。 4.1.1.4 出租车司机接客决策树模型第四层时间影响层：考虑时间成本，如拥堵、返回机场的时间等。 4.1.2 问题一模型的求解：通过MATLAB编程实现决策树模型，进行模拟计算，得出最优策略。 4.2 问题二的建立与求解： 对于问题二，可能需要构建线性规划模型或动态调度模型，通过调整参数来优化出租车调度，实现车辆和乘客的最佳匹配。 4.2.1 问题二模型的建立与求解：同样利用MATLAB，结合实际数据，解决出租车调度的优化问题。 综上，该数学建模作业通过对机场出租车问题的深入分析和模型构建，为解决实际运营中的问题提供了理论支持和求解方法。借助MATLAB等工具，可以实现模型的数值求解，为实际操作提供参考。

有源中点钳位三电平逆变器（ANPC）是一种应用于电力电子领域的高效能量转换设备，它通过采用特定的控制策略和拓扑结构来实现电能的高质量转换。ANPC逆变器的核心优势在于其能够在不增加开关器件数量的前提下，实现更高的电平数量，这使得逆变器在相同开关频率下可以输出更平滑的电压波形，并且提高了系统的稳定性和效率。 在MATLAB Simulink环境下进行建模仿真，是分析和研究ANPC逆变器的重要手段。MATLAB是一个功能强大的数值计算和工程仿真软件，而Simulink则是其基于图形化编程的扩展模块，用于系统建模和仿真。使用MATLAB 2017b版本搭建的ANPC仿真模型，能够有效地模拟实际工作条件下的逆变器性能，包括其调制策略、控制算法以及输出特性等。 仿真模型中所提到的三种ANPC调制方法，可能包括传统的SVPWM（空间矢量脉宽调制）以及两种改进型的调制策略。SVPWM是一种常用的逆变器调制技术，它通过控制逆变器开关器件的开关顺序和时间，来调整输出电压的幅值和相位。在中点平衡SVPWM控制算法中，通过精确的算法确保逆变器中点电位的稳定，这一点对于多电平逆变器尤为重要，因为中点电位的不稳定会直接影响到逆变器的输出电压质量。 有源中点钳位三电平逆变器的拓扑结构设计是复杂而精细的。它通常由多个功率开关器件和钳位二极管组成，这种设计可以有效地限制器件上的电压应力，延长设备的使用寿命。同时，由于逆变器的输出是三电平结构，因此它在运行时可以实现更为精细的电压控制，进而提高整个系统的性能。 从文件名称列表中可以看出，所包含的文件类型多样，既有文字说明文件，也有HTML格式的说明文档，以及图片文件。这些文件共同构成了ANPC逆变器仿真模型的详细解读和技术分析。例如，“仿真模型详解三电平有源中点钳位逆变”文档可能会详细阐述逆变器的工作原理、控制策略、仿真模型的搭建过程以及相关参数的设定方法。“仿真模型技术分析基于的中点钳位三电平逆变器一引言”则可能包含了逆变器技术背景、发展历程和研究意义的介绍。 综合来看，ANPC逆变器的仿真模型研究对于电力电子领域具有重要意义。通过MATLAB Simulink这一强有力的仿真工具，研究人员和工程师可以深入理解ANPC逆变器的特性，优化其设计，预测其在实际应用中的表现，进而推动逆变器技术的发展和应用。

内容概要：本文围绕智能评阅算法的效果展开综合评价，背景为中国将人工智能确立为核心发展领域，特别是在教育考试的人才选拔方面，提出了智能评阅系统的创新模式。文章详细介绍了某实验室采用“一人工+双AI”协同机制进行评分的研究成果，即通过两种智能算法背对背评分并与人工评分交叉验证，以确保评分质量和效率。基于附件提供的具体数据，要求建立数学模型来分析不同评阅方式的数据分布特点，构建智能评阅算法的评价指标体系并设计综合评价模型，同时针对不同学科维度展开评阅效果的对比分析。最后，根据给定的误差阈值等条件，设计并评估了两类人工智能算法的应用方案。; 适合人群：对教育信息化、智能评分系统感兴趣的教育工作者、研究人员以及相关领域的研究生或高年级本科生。; 使用场景及目标：①理解智能评阅系统的最新进展及其在教育领域的应用；②掌握如何基于实际数据构建评价模型和指标体系；③学习如何设计并评估智能评阅算法的具体实施方案。; 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了具体的数据集（附件1、2、3），便于读者进行实证研究和模型测试。建议读者在学习过程中结合附件数据进行实践操作，以加深对智能评阅算法的理解。

开箱机是一种自动化机械设备，广泛应用于包装生产线，用于自动打开纸箱并进行后续填充操作。在机械工程领域，设计和制造开箱机涉及到多个关键知识点，包括机械设计、3D建模、工程图绘制以及自动化控制等。在这个压缩包文件中，我们可以找到关于开箱机的零件图、机械工程图和三维3D建模图，这些都是理解和分析开箱机工作原理、构造及优化设计的重要资料。 机械设计是整个开箱机的基础。开箱机通常由供箱机构、开箱机构、成型机构、输送机构和控制系统等部分组成。供箱机构负责提供纸箱，开箱机构负责打开纸箱，成型机构则将纸箱折叠成预定形状，输送机构将完成开箱的纸箱送至下一步工序，而控制系统则是协调这些机构工作的核心。设计时，需要考虑机械结构的稳定性、效率、耐用性以及与生产线的兼容性。 3D建模技术在机械工程中扮演着至关重要的角色。通过CAD（计算机辅助设计）软件，如SolidWorks、AutoCAD或UGS NX，设计师可以创建出开箱机的三维模型，直观地展示每个部件的形状、尺寸和相互位置。这不仅有助于设计师在设计阶段发现潜在问题，进行修改，还能为制造提供精确的参考，确保零部件的精确制造。 再者，工程图是将3D模型转化为制造图纸的关键步骤。这些图纸通常包括装配图和零件图，装配图显示了所有部件如何组合在一起，而零件图则提供了单个部件的详细尺寸、公差和制造要求。工程师们会依据这些图纸进行加工、装配和检验。 此外，压缩包内的文件可能还包括了相关的设计规范、材料选择、运动学和动力学分析文档。设计规范指导了设计过程中的标准和规定；材料选择涉及考虑机械性能、成本和可用性等因素；运动学和动力学分析则用于确定开箱机的运动轨迹和动力需求，确保设备运行平稳、高效。 这个压缩包包含的资料是一份全面的开箱机设计资源，涵盖了从概念设计到详细设计再到制造的所有环节。对于学习机械工程、自动化控制或者对包装机械感兴趣的人来说，这是一个宝贵的参考资料库，可以帮助他们深入理解开箱机的工作原理和设计过程。通过研究这些图纸和模型，可以提升对机械结构、自动化控制以及3D建模技术的实际应用能力。

【送货路线优化设计】在物流行业中，如何设计最优化的送货路线是一个重要的问题，涉及到时间和成本的高效利用。本文以2010年西北工业大学陕西省部分高校数学建模B题为例，探讨了如何解决这个问题。文章针对【送货路线-数学建模-一等奖】的背景，提出了一种基于数学建模的方法，特别是针对旅行商问题（TSP问题）的应用。 【旅行商问题（TSP问题）】TSP问题是一个经典的组合优化问题，它要求找出访问多个城市并返回起点的最短路径，每个城市只访问一次。在这个案例中，TSP问题被用于规划送货员的路线，以最小化送货时间。文章中提到了两种主要的求解策略： 1. **Floyd算法**：首先计算出所有顶点之间的最短路径矩阵，然后选取1~30号货物的目的地顶点间的最短路径，通过二边逐次修正法求解Hamilton圈，即找到一条访问所有城市的最短回路。 2. **蚁群算法**：这是一种启发式搜索算法，能够找到TSP问题的近似最优解。通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素，蚁群算法可以探索多种可能的路线，并逐渐优化找到较优解。 【时间约束的TSP问题】在第二问中，考虑了时间限制，送货员必须在特定时间内完成配送任务。为此，采用了改进的遗传算法。遗传算法是一种全局优化方法，通过模拟生物进化过程来寻找问题的解。在此，根据路线规划的特点，构建了适用于带时间约束的送货路线规划模型。 【分割求解法与蚁群算法的合成算法】对于第三问，当不再考虑所有货物的送达时间限制时，使用了分割求解法和蚁群算法的合成算法。这种方法是将全图分割成多个子图，对每个子图分别求解最优路径，最后组合成全图的最优解。 文章通过实际的案例和算法的实施，验证了所提出的模型和算法的有效性和可行性。送货问题的数学建模不仅考虑了路径最短，还兼顾了载重限制、体积限制以及货物交接时间，这为现实世界的物流规划提供了理论支持和计算工具。 关键词：送货问题；优化路线；TSP模型；蚁群算法；遗传算法 在实际应用中，这种建模方法可以广泛应用于物流配送、城市交通规划等领域，帮助决策者制定更有效的运输策略，降低运营成本，提高服务效率。同时，随着技术的发展，这些算法也可以结合大数据和机器学习技术进一步优化，实现更加智能的路线规划。

直流电机双闭环调速系统建模与仿真：转速外环电流内环控制结构研究报告,直流电机双闭环调速系统建模与仿真：转速外环电流内环控制结构的研究报告,直流电机双闭环调速系统，以及直流电机双闭环系统建模，采用转速外环电流内环的控制结构，稳态效果良好，动态响应也较好，需要可以直接联系，仿真模型加对应的报告 ,直流电机; 双闭环调速系统; 建模; 转速外环; 电流内环; 稳态效果; 动态响应; 仿真模型; 报告,《双闭环调速系统在直流电机中的应用建模及仿真分析》 直流电机双闭环调速系统的研究报告深入探讨了采用转速外环电流内环控制结构的建模与仿真。这种控制策略的目的是提高直流电机的性能，特别是在调速过程中。通过将控制分为外环的转速控制和内环的电流控制，可以实现对电机速度和电流的精确控制。转速外环负责稳定电机的转速，而电流内环则负责响应负载变化和转矩要求，确保电机运行的稳定性和效率。 该研究报告详细介绍了双闭环调速系统的建模过程，包括数学模型的建立、参数的确定以及控制器的设计。在模型建立过程中，电机的电气特性和机械特性均被考虑进去，确保模型能够准确反映实际电机的行为。此外，报告还探讨了系统在不同工作条件下的稳态和动态性能，强调了系统稳定性和响应速度的重要性。 仿真模型作为研究的关键部分，不仅验证了建模的准确性，还展示了双闭环调速系统在各种运行条件下的表现。仿真结果表明，采用转速外环电流内环控制结构的直流电机双闭环调速系统具有良好的稳态性能和较快的动态响应。这使得电机可以在不同的工作环境下，都能够保持良好的运行状态。 报告还提到了直流电机双闭环调速系统在实际应用中的优势，如在工业生产、自动化设备、电动汽车等领域。由于双闭环调速系统能够提供更加精确的电机控制，因此它在提高能效、延长设备寿命以及改善操作性能方面具有显著优势。 这份研究报告通过建模与仿真分析，全面评估了直流电机双闭环调速系统的性能，并展示出该系统在保持电机稳定性与响应速度方面的潜力。对于工程师和研究人员来说，这份报告不仅提供了直流电机双闭环调速系统设计的理论基础，还提供了实用的参考数据，有助于推动相关技术的发展与应用。

1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划 4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位 6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号 7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化 8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 全国大学生数学建模竞赛是一项旨在培养大学生创新能力和团队合作精神的赛事。2003年的题目聚焦于SARS（严重急性呼吸综合征）的传播建模，这是一个涉及传染病动力学的实际问题。以下是根据题目和部分内容提炼的相关知识点： 1. **传染病模型**： - 建立数学模型来理解和预测传染病的传播是公共卫生领域的重要工具。SARS模型需要考虑关键参数，如初始病例数(N0)，传染率(K)，和传染期限(L)。模型通常包括易感者(S)，感染者(I)，康复者(R)等状态，形成SIR模型。 - 附件1中的模型基于指数增长假设，并通过参数K和L来描述传染速率和传染期。在实际情况中，模型还需要考虑隔离措施、病人的活动模式以及人口流动性等因素。 2. **数据分析与预测**： - 数据收集对于评估模型的准确性至关重要。模型需要根据真实数据进行拟合，例如香港和广东的疫情数据，以便调整参数K和L，更准确地预测疫情走势。 - 隔离措施的效果可以通过改变K值体现，反映了社会应对措施对传染概率的影响。提前或延迟隔离可以模拟对疫情传播的影响。 3. **经济影响模型**： - 疫情不仅对健康产生影响，还对经济产生深远影响。参赛者需要收集相关经济数据，比如SARS对特定行业或市场的影响，构建数学模型来预测这些影响的持续时间和规模。 4. **科普文章写作**： - 撰写通俗易懂的文章，阐述传染病模型的重要性，有助于公众理解科学防控策略的价值，提高公众的卫生意识和危机应对能力。 5. **优化问题**： - 本题虽未直接提及，但实际建模过程中可能涉及优化问题，如隔离政策的最优时间点、资源配置的优化（医疗资源、人力等），这些都可以转化为数学优化问题求解。 6. **其他应用技术**： - 虽然不在本题范围内，但提到的技术如CNN、LSTM等深度学习模型在预测和识别任务中有广泛应用，如交通流预测、信号处理等，而图像处理技术在医疗影像分析等领域也有广泛使用。 通过这样的数学建模竞赛，学生能够运用数学工具解决实际问题，锻炼数据分析、模型构建和解决问题的能力，同时提高团队协作和科研素养。

内容概要：本文详细介绍了如何在Simulink中搭建异步SAR（Successive Approximation Register）ADC的行为级模型。首先，文章展示了异步状态机的设计，通过Matlab Function块实现灵活的状态流转逻辑，确保模型能够快速响应比较器结果。接着，文章深入探讨了DAC模块的实现，特别是参数化的电容阵列模型，允许用户轻松调整精度。此外，文中还讨论了如何解决时序对齐问题，利用Simulink的Triggered Subsystem实现动态调度。对于混合架构（如Zoom ADC），文章提供了将SAR模块封装成组件的方法，以便动态调整精度参数。最后，文章分享了一些实用的仿真技巧，如噪声注入、电容失配模拟以及仿真加速方法。 适用人群：从事ADC设计的研究人员、工程师和技术爱好者，尤其是对异步SAR ADC感兴趣的人群。 使用场景及目标：①用于研究和开发新型ADC架构；②验证不同工艺角下的ADC性能；③优化ADC设计，提升仿真效率和准确性。 其他说明：该模型不仅适用于学术研究，还能帮助工业界进行产品设计验证。通过提供的GitHub链接，用户可以获得完整的模型文件和应用案例，进一步扩展和改进模型。

内容概要：本文档作为建模大赛的入门指南，详细介绍了建模大赛的概念、类型、竞赛流程、核心步骤与技巧，并提供实战案例解析。文档首先概述了建模大赛，指出其以数学、计算机技术为核心，主要分为数学建模、3D建模和AI大模型竞赛三类。接着深入解析了数学建模竞赛，涵盖组队策略（如三人分别负责建模、编程、论文写作）、时间安排（72小时内完成全流程）以及问题分析、模型建立、编程实现和论文撰写的要点。文中还提供了物流路径优化的实战案例，展示了如何将实际问题转化为图论问题并采用Dijkstra或蚁群算法求解。最后，文档推荐了不同类型建模的学习资源与工具，并给出了新手避坑建议，如避免过度复杂化模型、重视可视化呈现等。; 适合人群：对建模大赛感兴趣的初学者，特别是高校学生及希望参与数学建模竞赛的新手。; 使用场景及目标：①了解建模大赛的基本概念和分类；②掌握数学建模竞赛的具体流程与分工；③学习如何将实际问题转化为数学模型并求解；④获取实战经验和常见错误规避方法。; 其他说明：文档不仅提供了理论知识，还结合具体实例和代码片段帮助读者更好地理解和实践建模过程。建议新手从中小型赛事开始积累经验，逐步提升技能水平。