动态表 对地图布局的修改不仅限于用户在 ArcMap 中可以执行的操作。 ArcPy 提供了一些强大的工具，不仅用于操作图层，还用于更改地图文档中元素的外观和内容。 下面的代码和文档演示了如何在地图上构建表格，以响应“数据驱动页面”中的当前页面以及与该特定页面相关的数据。 虽然代码相对简单，但有一些 Python 组件，例如列表推导式、您应该熟悉的类以及 ArcPy 的游标和映射模块的知识。 让我们通过下面的设置和示例来看看这一切是如何工作的。 设置 对于任何数据驱动页面设置，您都需要一个索引层。 索引图层是一组要素，这些要素将根据要素的范围或索引图层属性表中定义的比例循环生成多个地图。 在您的 mxd 中，您需要在图层上启用数据驱动页面并设置“名称字段”参数。 此“名称字段”将成为稍后查询表（即 dbf）的关键组件。 下一阶段的设置都发生在 mxd 的“布局视图”中。 到达那里后

热轧过程控制设备监测系统的设计与实现rar,热轧过程控制设备监测系统的设计与实现

Jupyter Notebook 修正模型 数据导出 数据预处理 波导计算

空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

锂电池数据驱动方法学习过程，通过BP神经网络梯度下降法训练网络参数，利用具体数据集训练，数据的20%用于验证训练算法鲁棒性

偏最小二乘法教程 详细介绍了偏最小二乘的用法

针对传统水质预测方法中水质因子的多重相关性造成预测精度低的问题,提出了一种将偏最小二乘法和支持向量机相耦合的水质预测方法。利用偏最小二乘法提取对水质因子影响强的成分,从而克服了信息冗余问题,并降低了支持向量的维数。利用支持向量机建模可以较好地解决高维非线性小样本问题。同时利用改进的PSO算法优化SVM参数,减小参数搜索的盲目性。研究结果表明,本耦合模型的预测精度和运行效率明显优于常用的BP人工神经网络和传统的支持向量机,可以更好地应用于水质预测。

针对一类输入受限的线性系统,提出具有适应输入约束和杭积分饱和性能的数据驱动PID控制器改进设计方法。采用虚拟参考迭代整定法,应用递归最小二乘辫识算法在线计算PID参数。当输入有约束时,计算的控制器输出超过这个限制条件可能导致性能下降甚至出现稳定性问题,同时PID算法中的积分作用也可能出现饱和现象。改进的方法基于输入-输出观测数据和输入约束信息,在PID控制环节后串联一个类似杭积分饱和的环节,适应控制器输出过大需要限定的客观要求。通过控制器结构设计和仿真,演示了改进方法的有效性。

通过将轧制变形区离散化的方法，在考虑变形区内横截面上张应力、摩擦应力等影响因沿带钢轧制方向分布规律及其与带钢厚度及压下量的关系的基础上，采用数学模型和神经网络相结合的方法计算了金属变形抗力，建立了冷连轧机轧制力在线计算数学模型，经大型工业轧机生产实践数据检验，该冷连轧机在线轧制力计算模型预报误差控制在6.1%以内，满足模型在线控制要求，可提高在线控制轧制力模型的计算精度。

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