为了克服新能源电力对电网产生的影响,传统的火电机组必须提升其快速变负荷能力。在对汽轮机及回热系统特性研究的基础上,提出了一种改进的凝结水节流方案。为了实现对凝结水节流系统的高效、安全控制,通过对凝结水节流系统的特性分析并经过一定的简化,建立1000MW火电机组凝结水节流系统非线性动态模型,根据模型结构并结合实验数据对模型参数进行辨识。通过对模型输出与机组实际输出的对比验证中可以看出,模型的响应与机组实际输出完全一致,具有很好的仿真精度,该模型可以应用于凝结水节流系统的控制优化。

以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

MATLAB优化与控制模型代码 基于遗传算法的Bp神经网络优化算法代码.zip

魔兽模型动作软件

YOLOv8使用TensorRT加速！首先是YOLOv8模型训练和导出：使用YOLOv8的训练代码和数据集进行模型训练。导出YOLOv8模型的权重文件和配置文件，以便后续在C++中加载和使用。安装TensorRT和相关依赖：下载并安装NVIDIA TensorRT，TensorRT是一个深度学习推理加速库。安装CUDA和CUDNN，确保与TensorRT版本兼容。安装OpenCV，用于图像处理和预处理。将YOLOv8模型转换为TensorRT格式：使用TensorRT提供的工具和API将YOLOv8模型从常规框架（如PyTorch或）转换为TensorRT格式。这涉及模型的序列化和优化，以便在TensorRT中进行高效的推理。 本栏目使用C++编写应用程序代码来加载TensorRT格式的YOLOv8模型并进行推理。使用TensorRT的C++ API，创建推理引擎并配置相关参数。进行图像预处理，如调整尺寸、归一化等操作。将预处后的图像输入到TensorRT引擎中进行目标检测推理。 解析和处理推理结果，包括目标框的提取、类别预测和置信度计算等。构建和编译： 使用适当的构建工具进行配置。

莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，LevySSA-BP回归预测，多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算模型

包含2个m文件，一个simulink模型 内容包含了悬架simulink模型，随机路面模型，路面参数 动态时域仿真曲线，均方根值；频域曲线。多参数对比。 更详细说明可关注博主博客

APF有源滤波器SPWM-matlab仿真模型

基于最小二乘支持向量机LSSVM分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。