电热冷综合能源优化调度基础模型，包含风电、光电、电网交互、燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷剂、电制冷机、储电系统、储热系统，以总运行成本最小进行求解。 电热冷综合能源系统，也称为三联供（Tri-generation）系统，是一种综合利用电力、热能和冷能的能源系统。它通过集成多种能源转换技术，如燃烧发电、热力发电、吸收式制冷等，实现电力、热力和制冷能的高效利用。 传统能源系统中，能源的利用效率较低，而电热冷综合能源系统能通过联合供能的方式，提高能源的整体利用效率。该系统一般由发电机组、热能回收装置和制冷装置等组成。 在电热冷综合能源系统中，电力可以通过发电机组产生，并可用于满足建筑物以及工业生产等对电能的需求。同时，发电过程中产生的废热可以被回收利用，供暖、供热水或进行其他热能驱动的工艺。另外，系统还可以通过制冷装置利用废热产生冷能，供给空调系统或其他制冷需求。 这种综合利用系统的好处是可以提高能源利用效率，减少能源消耗，降低对传统能源的依赖，减少二氧化碳等温室气体的排放，从而更加环保和节能。它在工业、商业和住宅等领域都有广泛的应用前景。

AMR-NB 编码器，适用于比特率 5.9kbps。 可以通过标准的 AMR-NB 解码器进行解码（附件为 exe）。 请阅读 Read_Me.txt 了解更多信息。

SPECEXITANCE 根据马克斯普朗克定律计算黑体的光谱辐射出射率，以 (W/m^2·µm) 表示 M = specexitance(LAMBDA, T) 根据马克斯普朗克定律，根据给定的温度（T，以开尔文为单位）和波长（以微米为单位的 lamda [10^-6 m]）计算光谱辐射出射率M = specexitance(LAMBDA, T, n) 根据马克斯普朗克定律，基于给定温度（T，以开尔文为单位）和波长（以微米为单位的拉姆达 [10^-6 m]）计算光谱辐射出射率，在介质中计算折射率不为1。 对于 lamda == 0，该函数不存在。

基于径向基神经网络的数据回归预测MATLAB代码

MatlabBP神经网络预测实例附代码+数据，BP神经网络是前向神经网络，但是改变权值系数是个反向调整，特提供BP神经网络输出结果参与建模，供大家对神经网络进行学习和交流。

在Matlab附加工具包RF Blockset Models for Analog Devices RF Transceivers中，可以找到 Analog Devices 的两种敏捷射频收发器的系统级模型：AD9361 和 AD9371。这些模型是由 MathWorks 和 Analog Devices 使用实验室测量共同开发和验证的。该档案包含一个模型库和一组测试台示例。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「about587」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/about587/article/details/135731456

基于matlab的智能家居照明控制系统的设计-毕业论文.doc

薄利多销数学建模论文

1.该代码可用于标定或测试分析工作中，在测试结束，数据回灌时，可用于在matlab中读取MF4格式文件 2.读取之后，将MF4文件中包含的信号以及对应的数据返回到data结构体中，供后续使用。后期需要使用MF4文件中信号的，可以直接通过调用data结构体即可 （注：由于matlab处理数据的规则要求，读取的信号名称将实际测量中调用的信号名称中的 '.' 换成了 '_'，其他没有任何处理）

matlab代码设置参数范围迪普考夫曼 神经网络学习库普曼特征函数 Bethany Lusch，J。Nathan Kutz和Steven L.Brunton撰写的论文代码 运行代码： 克隆存储库。 在数据目录中，通过在Matlab中运行DiscreteSpectrumExample，Pendulum，FluidFlowOnAttractor和/或FluidFlowBox来重新创建所需的数据集。 （或通过电子邮件询问数据集） 返回主目录，使用python运行所需的实验。 有关运行Python实验的注意事项： 建议使用GPU，但不是必需的。 该代码可以在GPU或CPU上运行，而无需进行任何更改。 本文包含四个数据集的结果。 这些是运行脚本进行随机参数搜索（DiscreteSpectrumExampleExperiment.py，PendulumExperiment.py，FluidFlowOnAttractorExperiment.py和FluidFlowBoxExperiment.py）的最佳结果。 要使用产生论文结果的特定参数而不是进行参数搜索来训练网络，请运行DiscreteSpec