基于 LSTM 循环神经网络的电力系统负荷预测分析。建立 CART 回归树以及 LSTM 模型对该地区未来 10 天间隔 15 分钟负荷以及未来 3 个月负荷最大最小值进行预测。将行业数据分为大工业用电最大值、大工业用电最小 值；非普工业最大值、非普工业最小值；普通工业最大…

为了便于大家快速准确计算汇总体能成绩，特制作本系统。 该系统首先将单杠、仰卧起坐、蛇形跑、3公里跑的成绩以及体型的评分标准 通过字典制作为一个数据库。然后将每个人的体能成绩输入到系统中，按照数据库中的评分标准转化为对应的分数，最后将分数累加得到总评成绩。 考虑到体能项目多，类别细，在编写程序的时候将每一个项目都分别打包制作成一个模块，方便大家调整优化。 如果有其他新增项目，也能够快速添加到系统中！

拉普拉斯变换（Laplace transform）分析方法，是傅里叶变换分析的 进一步推广。傅里叶变换是将时间信号f (t)分解为无穷多项指数信号ejωt之和；拉普拉斯变换 则是将f (t)分解为无穷多项复指数信号est之和，其中s =σ + jω ，称为复频率。因此拉普拉斯 变换分析也称为复频域分析，或s 域分析

卫星轨迹，椭圆轨道，二维动态图。

BI@Report 数据分析展示平台技术

可调谐二极管激光吸收光谱技术(TDLAS)作为近年来发展起来的一种气体检测技术,具有高分辨率、高灵敏度和快速测量等特点。波长调制光谱信号的二次谐波分量常作为检测信号,用于气体浓度信息的反演。利用MATLAB中的可视化建模仿真平台Simulink,模拟了基于TDLAS的波长调制光谱信号,利用锁相放大原理提取二次谐波分量。采用数字锁相,正交双通道结构实现锁相算法。通过比较不同调制系数下二次谐波信号的变化情况,分析了二次谐波信号与调制系数的关系,以便确定最佳参数,用于二次谐波的提取。

基于扩张状态观测器的迟滞非线性系统辨识.pdf,针对一类迟滞非线性系统提出一种参数辨识新方法。通过构造合适的周期输入信号，分析Bouc Wen模型的积分特性，该特性在后续线性参数与迟滞参数辨识中起到重要作用。利用扩张状态观测器获得系统状态和等效扰动构造方程组，实现线性参数和非线性参数的分离辨识，所有参数通过线性方程组求解得到。通过数值仿真验证了方法的有效性。最后，方法应用于一类压电系统的迟滞非线性模型辨识，所得模型能够很好地反应实际系统的特性。

链家二手房数据分析与可视化是一个基于Python的项目，旨在爬取链家网站上的二手房信息，并对数据进行清洗、分析和可视化，以探索二手房市场的特征和规律。该项目包含以下几个部分： 链家二手房数据爬虫：利用requests库和BeautifulSoup库，实现了一个简单的链家二手房数据爬虫，可以根据指定的城市、区域、价格等条件，爬取链家网站上的二手房信息，包括房源标题、链接、户型、面积、朝向、楼层、装修、小区、区域、总价、单价、建成时间、发布时间、关注人数、其他信息等，并将数据保存为csv文件。 链家二手房数据清洗：使用pandas库，对爬取的数据进行了一些基本的清洗操作，包括去除重复值、缺失值、异常值，以及对数据类型、格式、单位等进行统一和标准化。 链家二手房数据分析：使用numpy库和scipy库，对清洗后的数据进行了一些基本的统计分析，包括计算各个变量的描述性统计量、绘制箱线图、直方图、散点图等，以及进行相关性分析、线性回归分析等，以探索二手房数据的分布特征、影响因素和预测模型。该项目的目的是为了提供一个简单而实用的链家二手房数据分析与可视化的示例,帮助感兴趣的用户或开发者了解二手房

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基于开关电容共模反馈理论分析、电子技术,开发板制作交流