【优化求解】基于遗传算法的PID参数优化设计matlab源码2.zip

针对传统灰色模型在多原始数据、长时间尺度的负荷预测情景下预测精度差的问题，文中分析了灰色模型（Gray Model，GM）的基本原理，并提出相应的改进措施，其中包括原始数据的加权处理、选取合适的初始条件及自适应优化模型参数。并将改进灰色模型（Improved Grey Model，IGM）应用于电力负荷预测。通过算例分析结果表明，无论在短期负荷预测还是在中长期负荷预测的情景下，所提出基于改进灰色模型的电力负荷预测方法相比于传统灰色模型，均具有更高的预测准确性，能够为电力系统的安全、稳定运行以及合理的规划提供重要支撑。

关于OPA690的一些常用知识点，还有对于OPA690的一些常见的实际使用电路。

S参数深入浅出，小白入门必备，学习单独口S参数测量的不二之选。

介绍了基于S7-300/200 PLC和Modbus协议的电力参数采集系统的硬件结构和S7-200 PLC的程序设计,阐述了S7-300 PLC通过MPI通信读取S7-200 PLC中存放的电量参数的过程。实际应用表明,该系统应用简便,运行稳定可靠,在工程上具有一定的参考意义。

项目中包括锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)，使用了两种方式实现： Simulinks(EKF only) 脚本(包含EKF和UKF)

2.1 基本测试流程 在使用 CMW 进行 WLAN 非信令射频测试的时候设备搭建如下，CMW 射频端口通 过射频线缆连接到待测件的天线，或者 CMW 射频端口连接到外置天线或耦合板通过空 中耦合的方式连接到待测件的天线上。 发射机射频测试 接收机射频测试 在进行非信令测试的时候，CMW 提供信号分析仪或者信号产生器的作用，从而进 行待测件的发射机射频测试和接收机射频测试。在这种情况下，CMW 并不能控制待测 件进行信号的产生和接收，所以需要借助于芯片商提供的芯片控制方式辅助测试。如上 图所示，进行发射机射频测试的时候，控制芯片在所测试的带宽，信道，功率等上进行

这是一个用于计算设计参数和绘制矩形贴片天线辐射特性的 GUI。 欲了解更多信息，请访问我的博客http://microstrip-antennas.blogspot.com/ 它从基础开始全面覆盖贴片天线

多元高斯混合的自由分裂和合并期望最大化算法。 该算法适用于估计混合参数和化合物数量 用法------ [M , S , P ,logl] = fsmem_mvgm(Z , [option] , [M0] , [S0] , [P0]); 输入项------ Z 测量 (dx N) M0 初始平均向量。 M0可以是（dx 1 x K）（默认[来自Z的基尼随机元素]） S0 初始协方差矩阵。 S0 可以是 (dxdx K)（默认 [cov(Z)/40]） P0 初始混合概率（1 x 1 x K）：（默认 [1/Kini]） 选项Kini 初始化合物数（默认 [5]） Kmax 最大化合物数（默认 [15]） maxite_fsmem fsmem 主循环的最大迭代次数（默认 [100]） maxite_fullem 主循环内完整 EM 的最大迭代次数（默认 [100]） maxite_pa

罗克韦尔自动化，AB-plc1769参数说明