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

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为了提高瓦斯涌出量预测的精度和预测模型的泛化能力,提出了一种基于蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯涌出量预测方法。在SVM所建立预测模型中各个参数的取值区间内,采用蚁群优化算法计算预测模型各个参数的最佳值,基于最佳参数的SVM建立瓦斯涌出量预测模型。结果表明:采用未优化的SVM建立的预测方法,其个别预测误差相对较大,最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用ACO对于预测模型的参数进行优化后,预测性能有显著提高,最大误差为4.37%,平均误差为2.89%,表明所建议的方法是有效、可行的。

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为了解决电机传统直接转矩控制方法中存在转矩和磁链脉动大的问题，本文在研究异步发电机、正弦脉宽调制(SVPWM)、及直接转矩控制算法的基础上，提出了改进型异步发电机直接转矩控制算法。利用Matlab/Simulink仿真平台搭建了异步发电机直接转矩控制算法系统仿真模型，包括电机模块、测量模块、逆变模块、速度和转矩计算调节模块等，并进行系统的仿真分析。从结果可知，与传统异步发电机直接转矩控制算法相比较，改进型直接转矩控制系统控制精度高明显提高、响应速度得到改善、鲁棒特性好，证明了该控制算法的有效性与可行性。

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