针对传统化石能源时代无法满足经济发展需求，实现多能协同的综合能源系统优化和协调。首先，对综合能源系统协同的优化准则进行分析，创建系统能耗分析模型，对系统节能进行评价。之后，对多能协同的综合能源系统系统的优化进行分析，创建集中系统控制的策略、能源系统的网络架构、综合能源管控系统。最后，对本文设计的多能协同综合能源系统协同优化进行测试。通过测试结果表示，本文设计的优化控制结果能够满足实际使用需求，节约能源，降低成本。

通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。同时，该模型具有良好的扩展性，可以更加全面地考虑系统影响因素。经实例仿真分析表明：该方法在工程分析方面，能够快速找到属性之间的关联程度，得到准确、稳定的分析结果，满足工程分析需求。

论文研究-基于人工神经网络与Petri网的宏观经济调控分析.pdf,  在简要分析人工神经网络方法和 Petri网技术特点的基础上 ,提出了将人工神经网络与 Petri网技术相整合 ,并将其运用于宏观经济调控中的设想 .同时提出了两种技术的整合方法 ,并以中国近二十年来的统计资料为样本 ,进行了宏观经济调控的模拟分析 ,得出此种方法效果较好的结论 .

在统计模式与结构模式的基础上，通过人工神经网络，正确的识别出大量的常用的汉字

传统的水体信息提取方法难以处理包含复杂信息的大规模遥感图像。针对该问题，本次对应遥感图像与显著图建立了遥感数据分类标准，分割遥感影像中的重要信息。针对遥感影像水体信息提取的需求，改良了PCNN神经网络，建立了快速响应的PCNN神经网络模型，并实现了基于Matlab的验证平台。同时对比了PCNN神经网络模型与3种常见水体信息提取方法，可以证明PCNN神经网络在识别准确性、网络运行的效率与可靠性方面均表现优秀。

介绍了汽油发动机及其电控系统空燃比控制的基本理论。首先介绍了汽油机的工作原理及燃油的供给方式，并分析了电控汽油喷射系统相对化油器在发动机瞬态过程控制方面的优点；其次介绍了汽油机电子控制的发展现状、空燃比控制的基础、瞬态各工况下对空燃比的要求及稀燃技术的应用现状，

人工神经网络入门例子，搭建四层神经网络模型，预测波士顿郊区房屋价格。程序在Python3环境下预测通过。

为了提高自动小车存取系统中升降机系统的接货效率，提出了一种基于改进遗传算法的优化调度方法．该方法通过建立升降机调度系统的数学模型，利用启发式均匀交叉算子的遗传算法扩大全局搜索；同时，利用换位表达变异运算获得后代的改进，以对系统运行过程中的升降机进行优化控制．应用该算法分别将目标函数取为小车等待时间最短、 升降机总的运行时间最短以及这两个目标函数线性加权和最小进行仿真实验。结果表踢了所建立的模型和所改进的算法是可行和有效的．

一个深度回声状态网络工具（matlab），解决了高阶的MSO问题，可根据自己要解决的问题修改generateSample.m，并在TestMSO.m中修改相关参数。具体可参考：延迟深度回声状态网络在时间序列预测中的应用，自动化学报

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1