Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

### 使用MATLAB实现对周期趋向性物流需求的快速预测 #### 摘要与背景介绍 随着全球化进程的加速及电子商务的快速发展，物流行业已成为连接生产者与消费者的关键桥梁。物流需求预测对于优化供应链管理、降低库存成本以及提高客户满意度等方面具有极其重要的作用。然而，传统的物流需求预测方法往往无法准确捕捉到物流需求中的周期性变化趋势，这导致企业在实际操作过程中面临诸多挑战。因此，研究如何利用先进的数学工具和技术手段进行周期趋向性物流需求的预测，成为了一个亟待解决的问题。 #### 周期趋向性物流需求的特点 周期趋向性物流需求是指物流需求量随时间呈现一定周期性的波动，并且这种波动存在一定的增长或减少的趋势。具体来说，它包含了两个层面的含义： 1. **周期性**：指物流需求在特定时间段内（如一年四季、一周七天等）呈现出相似的模式。 2. **趋势性**：除了周期性外，物流需求还会随着时间逐渐增加或减少，这反映了市场环境的变化对企业物流需求的影响。 #### 周期趋向性物流需求预测模型建立 为了更好地捕捉并预测这种复杂的需求模式，文中提出了一种新的预测模型。该模型综合考虑了历史数据中的周期性和趋势性特征，并通过MATLAB软件平台进行了实现。模型的构建主要包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：首先对原始的历史物流需求数据进行清洗，包括去除异常值、填补缺失数据等，确保后续分析的有效性。 2. **周期性分析**：采用频谱分析等方法识别出数据中存在的主要周期成分，为后续的模型构建提供依据。 3. **趋势性分析**：通过线性回归或其他时间序列分析技术确定物流需求的增长或减少趋势。 4. **模型构建**：结合周期性和趋势性分析的结果，建立一个能够同时反映这两方面特征的预测模型。 5. **参数估计与验证**：利用训练数据集对模型参数进行估计，并通过交叉验证等方法评估模型的预测性能。 #### MATLAB在预测模型中的应用 MATLAB作为一种强大的数值计算软件，广泛应用于科学研究、工程设计等多个领域。在本文中，MATLAB被用于实现周期趋向性物流需求的快速预测模型。其优势主要体现在以下几个方面： 1. **数据分析功能强大**：MATLAB提供了丰富的工具箱，可以轻松完成数据预处理、统计分析等工作。 2. **可视化能力强**：通过MATLAB可以方便地绘制各种图表，直观展示数据特征和模型预测结果。 3. **编程效率高**：MATLAB支持向量化运算，能够大幅提高程序运行速度，特别适合处理大规模数据集。 4. **社区资源丰富**：MATLAB拥有庞大的用户群和活跃的社区支持，遇到问题时可以快速找到解决方案。 #### 实现案例 为了验证所提模型的有效性，研究选取了一家大型物流企业的实际运营数据作为实验对象。通过对这些数据进行预处理、周期性分析、趋势性分析等一系列步骤后，成功构建了一个能够较好预测该企业未来物流需求的模型。实验结果显示，相比于传统预测方法，新模型在预测精度上有显著提升，特别是在处理周期趋向性较强的物流需求时表现更为出色。 #### 结论 通过对周期趋向性物流需求的特点分析及预测模型的构建，结合MATLAB的强大功能，本研究为物流行业提供了一种有效预测工具。这不仅有助于企业更合理地安排资源、提高运营效率，也为进一步探索物流需求预测领域的前沿技术奠定了基础。未来，随着大数据技术和人工智能算法的发展，我们可以期待更加精准高效的物流需求预测模型的出现。

二维卷积实验（平台课与专业课要求相同） 1.手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 2.使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示） 3.不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 （平台课同学选做，专业课同学必做）（无GPU环境则至少实现模型） 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验，并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析（选作） 空洞卷积实验（专业课） 1.使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残差网络实验（专业课） 1.实现给定 2.

1.手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 2.利用torch.nn实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类任务 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线 3.在多分类实验的基础上使用至少三种不同的激活函数 对比使用不同激活函数的实验结果 4.对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响 使用不同的隐藏层层数和隐藏单元个数，进行对比实验并分析实验结果 5.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现dropout 探究不同丢弃率对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 6.在多分类任务实验中分别手动实现和用torch.nn实现L2正则化 探究惩罚项的权重对实验结果的影响（可用loss曲线进行展示） 7.对回归、二分类、多分类任务分别选择上述实验中效果最好的模型，采用10折交叉验证评估实验结果 要求除了最终结果外还需以表格的形式展示每折的实验结果

交通大模型与时序大模型是现代信息技术在交通物流领域中的重要应用，特别是在人工智能技术的推动下，这些模型已经成为解决复杂交通问题的有效工具。本开源代码集合提供了相关算法和实现细节，帮助开发者理解和构建自己的交通预测与优化系统。 交通大模型通常涵盖了城市交通系统的各个方面，包括公共交通、私人车辆、行人流动等，通过集成大量的数据源（如GPS轨迹、交通监控、公交刷卡数据等）来构建一个全面的交通网络模型。这种模型能够模拟交通流的动态变化，分析交通拥堵的原因，预测未来交通状态，并为交通规划和管理提供决策支持。 时序大模型则专注于时间序列数据分析，尤其适用于处理具有明显时间依赖性的交通数据。它利用深度学习技术，如LSTM（长短期记忆网络）或Transformer架构，对历史交通流量进行建模，然后对未来时刻的交通状态进行预测。这样的模型对于实时交通流量预测、出行需求估计、交通信号控制优化等方面有着显著优势。 在压缩包文件中，"交通大模型"可能包含以下内容： 1. 数据预处理模块：用于清洗和格式化原始交通数据，如处理缺失值、异常值，将不同数据源的数据统一。 2. 网络结构定义：可能包括基于深度学习的模型代码，如LSTM或Transformer的实现，用于学习交通流的时空模式。 3. 训练与评估脚本：用于训练模型、调整参数、评估模型性能，可能包含交叉验证和性能指标计算。 4. 应用示例：展示如何将训练好的模型应用于实际交通问题，如交通流量预测、拥堵识别等。 5. 结果可视化：可能有代码帮助用户理解模型预测结果，如绘制交通流量图或热力图。 通过研究和实践这些开源代码，开发者可以深入理解交通模型的工作原理，学习如何处理大规模交通数据，以及如何构建和优化时序预测模型。这对于交通领域的研究者、数据科学家以及希望改善城市交通状况的工程师来说，都是极其宝贵的资源。同时，这也是推动人工智能在交通物流领域落地应用的重要一步，有助于提升城市交通效率，减少拥堵，提高市民出行体验。

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物流管理系统是一种基于Web技术的软件应用，用于自动化和优化物流操作流程，如订单处理、货物跟踪、库存管理、配送安排等。在这个系统中，`jsp`（JavaServer Pages）是核心的技术之一，它用于创建动态网页，结合了HTML、CSS和JavaScript来呈现用户界面，并通过`jdbc`（Java Database Connectivity）与数据库进行交互，实现数据的存储和检索。 **JSP技术详解：** JSP是一种服务器端脚本语言，由Sun Microsystems开发，现在已成为Java EE的一部分。它允许开发者在HTML或XML文档中嵌入Java代码，从而生成动态内容。JSP页面在服务器上被编译为Servlet，然后执行并返回结果到客户端。主要优点包括与Java平台的紧密集成、易于维护和重用代码。在本物流系统中，JSP可能用于构建用户界面，如登录页面、订单详情页、查询页面等，通过内置对象如`request`、`response`、`session`来处理HTTP请求和响应。 **JavaScript和CSS：** JavaScript是一种轻量级的解释型编程语言，用于增强网页的交互性和功能，如表单验证、动态内容更新等。在物流系统中，前端页面可能使用JavaScript进行实时数据验证，提升用户体验。CSS（Cascading Style Sheets）则负责页面的布局和样式设计，使得页面美观且易于阅读。 **JDBC与数据库交互：** JDBC是Java访问数据库的标准接口，它提供了连接、查询、更新和关闭数据库的一系列方法。在物流系统中，JDBC可能用于连接到如MySQL、Oracle等关系型数据库，存储和查询客户信息、订单数据、货物状态等。通过预编译SQL语句、批处理等方式，可以提高数据处理的效率和安全性。 **物流系统的组成部分：** 1. **用户界面**：使用JSP、HTML、CSS和JavaScript构建，提供用户友好的操作界面，如登录、注册、查询物流信息等功能。 2. **业务逻辑层**：包含处理业务规则和流程的Java类，如订单处理、库存管理、配送调度等。 3. **数据访问层**：通过JDBC与数据库交互，实现数据的CRUD（Create、Read、Update、Delete）操作。 4. **数据库设计**：合理的数据库结构，如实体关系模型，用于存储订单、客户、货物、仓库等相关数据。 5. **安全性**：包括用户认证、授权和数据加密，确保系统安全运行。 6. **错误处理与日志记录**：捕捉并处理运行时异常，记录操作日志，便于问题排查。 这个物流管理系统利用了Java Web技术栈，通过JSP展示动态内容，JavaScript和CSS提升用户界面交互性，JDBC确保与数据库的高效通信，共同构建出一个功能完善的物流业务处理平台。

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基于LabVIEW的“人行横道控制交通信号灯”系统设计

适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展，实现其它功能。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 —— 对于学习和实践，选择合适的项目和资源确实是一种有效的方式。 在进行毕业设计、课程设计或大作业时，选择具备学习借鉴价值的项目可以帮助你理解和应用所学知识，同时也可以通过修改和扩展来实现其他功能。 通过参与实际项目，你可以应用所学的理论知识，深入了解软件开发或其他领域的实践流程和技术要求。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。