弧光高阻故障电流非线性畸变可控模型（DIST-C）在PSCAD中的实现。 原理见论文：M. Wei, W. Liu, F. Shi, Z. Jin, H. Zhang and W. Chen, "Distortion-Controllable Arc Modelling for High Impedance Arc Fault at the Distribution Network," in IEEE Transactions on Power Delivery, doi: 10.1109/TPWRD.2020.2981376.

2D太阳系模拟 :milky_way: 使用JS ES6原生工具构建的简化2D太阳系模拟（行星和主要小行星带）。 没有要安装的依赖项。 要开始模拟太阳系，只需在Mozilla Firefox或Google Chrome中打开SolarSystem.html 。 该模拟包括两个主要部分：行星模拟和主要小行星带模拟。 为了模拟主小行星带中每个小行星的轨道运动，我们使用[1]中的以下方程式： 根据[2]，外部主要小行星带中的小行星的离心率遵循瑞利分布。 我们使用以下估计的分布参数将其扩展到内带和中带小行星（来自[2]的值）： 为了产生小行星的偏心距，我们使用均布分布的转换方法从具有上述sigma参数的瑞利分布中采样。 我们对小行星轨道的半长轴使用以下限制，并使用正态分布生成它们（使用Box-Muller变换从均匀分布的数中检索正态分布的样本）： 为了计算每个小行星的c （轨道中心与轨道焦点之间

STATCOM仿真模型

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《Model Predictive Control: Theory and Design》这本书是国外大学学习模型预测控制（MPC）的指定教材，出版于2009年。

简单的介绍了V-model用于软件，硬件和其他的数字化开发的过程。

记分卡捆绑 高级记分卡建模API评分卡建模尽在于此 文档页面|文档页面： : 自述文件 介绍 Scorecard-Bundle是一个高级Scorecard建模API ，它易于使用且与Scikit-Learn保持一致。 它涵盖了训练计分卡模型的主要步骤，例如使用ChiMerge进行特征离散化，WOE编码，具有信息值和共线性的特征评估，基于Logistic回归的计分卡模型以及针对二元分类任务的模型评估。 Scorecard-Bundle中的所有变换器和模型类均符合Scikit-Learn的fit-transform-predict约定。 一个完整的示例，展示了如何使用记分卡捆绑包构建记分卡：示例笔记本 在https://scorecard-bundle.bubu.blue/中查看详细且对读者更友好的文档 在记分卡捆绑软件中，基于Mamdouh Refaat的书“信用风险记分卡：使用SA

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Falcone的2007年博士论文，主要讲的是无人驾驶MPC控制原理和应用，是无人驾驶MPC控制理论的学习参考。 之前在网上找了挺久的，现在终于找到了，分享给大家学习

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