本文在假设湖泊受单一营养盐磷限制和不考虑湖底沉积物影响的情形下,建立了一个单层箱体磷循环的非线性动力学模型,研究湖泊中颗粒磷、可溶性磷和藻类中的磷这三种磷之间的相互关系,理论上分析了磷循环系统的稳定特性,得出三种形式的磷共存是系统趋向稳定的平衡点。然后论文又从人工治理的角度,通过数值计算综合考虑外源性磷、水力冲刷、生物调控和基质浓度因素对磷循环的影响,分析不同因素的改变对系统和湖泊水质的影响,进而对这一类的富营养化现象防治提供可行性的工程上的实际建议。

BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.zip 自学案例 可以直接使用 已包含数据集 Matlab 深度学习 BP神经网络 神经网络 SVM 特征提取 分类 回归预测 粒子群算法 小波神经网络

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支持向量机_with_python 在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同，SVM可以提高内存效率，因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后，通过使用不同的内核，SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面，这些模型是黑匣子，很难解释

非线性编辑网络系统的应用论文.pdf

我们已经学习了求解线性方程组。 他们有不同的技术，如克莱默规则、高斯消元等。 但是现实生活中的大量方程本质上是非线性的。我们知道各种数值方法，如牛顿-拉夫森方法、Regula Falsi 方法等，以找到这些方程的数值解。 但是如果方程有多个自变量呢？ 然后按照规定，不。 方程的数量必须等于方程的数量！ 这些方程形成一个系统。 我们如何解决这样的“非线性方程组”？ 上面提到的迭代方法的推广适用于“非线性方程组”。 非线性方程组可以由“超越方程”或“N阶方程”或“多项式方程”或它们的组合组成。 此脚本演示了如何使用“牛顿-拉夫森方法”来求解 3 个自变量中的“非线性方程组”。 该方法如下进行。 让 f = f (x,y,z) ; g = g (x,y,z) ; h = h（x，y，z）是3个非线性方程。 让 (fx , fy , fz) ; (gx , gy , gz) ; （hx

-包含了Pensim仿真软件的安装文件以及中文使用手册 很详细的步骤，方便自己生成数据 -包含了两个Excel文件，分别是正常工况下的数据和故障1下的数据，都是300h的数据，每0.5h的采样间隔，故障1是底物流加速度以10%的幅度阶跃降低，从80h加入，一直到发酵结束 -可以自己使用Pensim仿真软件生成各种故障数据 -附带两篇论文介绍青霉素发酵过程数据集

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