为了实现电力市场环境下发电公司最优竞价,根据对市场内其他机组报价系数的预测,建立计及竞争对手报价的发电公司竞价模型,求取未计及输电容量约束时的最优竞价系数。建立市场出清模型,计算各机组出力期望值,根据上述期望值进行潮流计算。当预测有输电阻塞发生时,将输电阻塞对电力公司竞价策略的影响引入竞价模型中,并基于灵敏度分析以阻塞费用最小为目标确定发电公司出力调整量。通过Matlab仿真分析表明,采取上述方法得到的最优竞价系数进行报价时,能实现发电公司利润最大化的目标。

基于投资者行为传染的中国股市指数模型的实证研究，王千杭，严定琪，投资者行为传染及其对市场的影响，是当前行为金融学乃至金融学研究领域的热点问题之一。本文借鉴传染病模型的建模思想，结合动力

<项目介绍> 基于RK3588上部署yolov5s模型源码(实时摄像头检测)+部署说明文档 安装应用程序。 要在 Code：：Blocks $ mkdir MyDir $ cd MyDir $ git clone 中提取和运行网络 若要运行应用程序，请在 Code：：Blocks 中加载项目文件 YoloV5.cbp。更多信息，或者如果要将相机连接到应用， 请按 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

使用C++ 与ONNXRuntime部署yolov8旋转目标检测源码+模型(c++).zip

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有

基于随机森林RF的回归预测，随机森林RF重要性排序，多变量输入模型。 运行环境为matlab2018，程序内注释详细，直接替换数据就可以用。随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要，从而帮助我们理解数据中的关键特征和影响因素。

基于PID与LQR控制的四旋翼飞行器MATLAB仿真模型 完美运行！有参考文献！！

使用方法参考博文：https://blog.csdn.net/m0_46427461/article/details/131281691，基于Solid Works建立的机械臂三维模型，可通过在SolidWorks中设定轴的相对基准坐标关系导出至STL格式，在Matlab中建立三维机械臂模型。

MOBIL换道模型的核心思想是，车辆换道后能够取得更大的加速度（换道动机）并且能够安全完成换道（换道条件），本资源中，应用IDM跟驰模型结合MOBIL换道模型，设计计算机数值仿真实验。模拟一条带有汇入匝道的单向双车道高速公路，路段长度为10km，汇入匝道位于7.5km处，匝道加速段长度300m。在仿真过程中，主线上游驶入流率恒定为1000veh\h\lane，匝道汇入流率恒定为500veh\h\lane，匝道强制换道采用一辆虚拟车停在匝道加速段尽头的方式来触发。最终三条车道的车辆位置信息分别用text1.xlsx、text2.xlsx、text3.xlsx存储，text4.xlsx用于记录换道位置。提取方式是百度网盘分享地址

IBIS模型创建步骤，详细描述了数据的提取，数据的写入和最终模型的验证