第二节 可靠性预测 一、可靠性预测的目的和方法 可靠性预测是根据电源中所使用的元器件的性能及工作环境等已掌握的资料来推测 电源的平均无故障工作时间 !"#$ 的。可靠性预测是指导电源设计的基础工作之一。除 了用各个电源设计方案的电气指标作为选择方案的依据以外，还应评价各个方案的可靠 性预测值，从中选取电气指标满足要求和平均无故障工作时间长的设计方案。当可靠性 预测结果表明用一般的电子元器件和一般设计能达到可靠性指标时，就不必采用更高档 次的电子元器件和特殊的可靠性设计，以节省费用、降低成本、加快生产进度。这对电源 的批量生产是非常有益的。 由于电源的可靠性预测是在设计阶段（当电源整体还在图纸 % 的时候）定量地估计电 源成品的可靠性的方法，其困难是可想而知的。它只能用以往的工作经验，尤其是以电子 元器件的失效率作为基础。预测结果取决于以下两个方面：第一，电源的可靠性模型选择 得是否合理；第二，电源中所采用的电子元器件的大效率数据是否准确无误，即电源中实 际所用的器件和预测时所用的数据是否准确对应。 可靠性预测的方法随不同的研制阶段而异。在电源早期设计阶段，由于对所采用的 电子元器件还毫无所知，这时进行的早期预测只能作出粗略的估计，一般采用相似电路类 比法、有源器件组估算法和元器件计数预测法。在电源设计已基本完成、电原理图已定型 并已有所用电子元器件的应力数据时，可采用元器件应力分析法进行比较细致的预测。 我们选择常用的元器件计数预测法和元器件应力分析预测法进行较详细的介绍。读者利 用这两种方法和本书给出的各种数据预测一个自己设计的开关电源有多高的可靠性。 二、元器件计数可靠性预测法 &’ 开关电源的可靠性预测模型 可靠性串联系统是最常见的和最简单的。许多工程系统是以可靠性串联系统为基础 的。串联系统的方框图如图 &( ) & 所示。 以现有的各种开关电源而言，均可视为串联系统。图 &( ) & 中的 !&，!*，⋯，!" 代表 ! 第十章 开关电源的可靠性预测和可靠性设计 ++, "#

希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码，该论文涉及短期负荷预测，使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集，在R，RStudio，R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商（IPTO）-（希腊的AΔΜHΕ） 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档： : ln= ，请原谅我文档中的错误，如果发现任何错误，请通知我 ：） 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包：install.packages（'xlsx'） JSONLite ：install.packages（“ jsonlite”） lubridate ：install.packages（'lubridate'） 标题：install.packages（“标题”） 功能选择，库：install.package（“ Boruta”） 机器学习图书馆 SV

无人机任务分配传统算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）

ELM_MatlabClass-master，极限学习机分类预测MATLAB代码完整

空冷型质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统的输出性能受工作温度、气体流速、尾气排放间隔等操作参数的影响，其中工作温度是影响输出性能的关键因素。针对空冷型PEMFC发电系统温度控制所具有的非线性、时滞、慢时变等复杂特性，提出基于灰色预测的无模型自适应控制方法实现实时最优温度控制。该方法将灰色预测的结果代替发电系统当前工作温度测量值。实验结果表明：所提方法能够在不同负载条件下实现对发电系统最优温度进行实时跟踪。与增量式PID控制相比，所提方法有效减小了系统的超调，使发电系统输出功率更平稳，有利于发电系统的长期稳定运行，延长电堆的使用寿命。且所提方法仅根据PEMFC输入输出数据在线对控制器进行调整，对PEMFC参数不敏感，可应用于类似空冷型PEMFC发电系统。

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1gG4y1r7dd/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

> 本文主要研究【单线路，固定容量，确定OD和下车比率】，以优化乘客等待数为目标，建立的单目标优化模型，通过优化列车时刻表，结合客流控制手段，城市轨道交通拥挤，减少站台拥堵。 > 算法选用的遗传算法 > 编码为实数+结构体编码 > 根据模型需求，设计了针对性的交叉和变异手段 > 本模型使用了常规的遗传算法（GA），当然您如果想要用其他算法也是可以的，我已经根据模型，写好了**初始化算子，交叉算子，变异算子，修复算子和计算目标函数的算子**。你把算法框架替换，这些算子可以继续沿用，基本上可以改成任意的算法。 > 同样的，本文代码的数据接口和参数设置也是支持修改的，**只要按照指定的格式将客流量数据和下车比例数据写到excel中**，即可实现算例的更改。 > 总而言之，本文代码适合①想要学习遗传算法的朋友，结合案例，深入理解遗传算法的思想精髓，同时学会如何结合实际问题修改算子。②交通专业的朋友，做相关项目的时候，可以直接借鉴源码，也可以按照我上面所说，对算法框架，算子和数据进行任意修改和拓展，从而达到实现自己模型需求的目的。

【优化调度】基于遗传算法实现车辆发车间隔优化问题matlab源码.zip

综合考虑公交车辆运营调度方案的实时性和有效性要求，引入了云模型理论与遗传算法（GA）相结合的云遗传算法。该混合遗传算法充分利用了云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点，在遗传算法的优化操作中，由正态云模型的y条件云发生器实现交叉操作，由基本云发生器实现变异操作，不仅克服了传统遗传算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺陷，而且提高了算法的收敛性、优化质量厦其鲁棒性。实验表明，将该混合遗传算法引人公交车辆运营调度管理中，可大大提高会交车辆调度的实时性与有效性，而且运行服务质量评测分析验证了该优化调度方法的有效性，具

适用于大学生期末课程设计： 混凝土强度是指混凝土在特定条件下的抗压强度，通常用来评估混凝土的质量和可靠性。在工程建设中，混凝土强度的预测非常重要，可以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 Python是一种流行的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序，包括科学计算、数据分析和机器学习等。在本项目中，我们将使用Python开发一个混凝土强度预测工具，以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 本项目的基本思路是：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。其次，我们将使用Python的数据分析库来分析和处理这些数据，以便更好地理解和预测混凝土强度。最后，我们将使用Python的机器学习库来建立一个混凝土强度预测模型，以便更好地进行预测和评估。 以下是本项目的主要步骤： 1. 数据收集：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。可以从相关文献、数据库或实验室中获取这些数据。 2. 数据处理：接下来，我们将使用Python的数据分析库（例如Pandas）来处理这些数据，包括数据清洗、数据转换、数