详细介绍及样例数据：https://blog.csdn.net/T0620514/article/details/147661518

内容概要：本文介绍了如何使用 MATLAB 和鲸鱼优化算法（WOA）优化卷积神经网络（CNN），以实现多变量时间序列的精确预测。文章详细描述了数据处理、WOA算法的设计与实现、CNN模型的构建与训练、模型评估与结果可视化等各个环节的具体步骤。同时，提供了完整的程序代码和详细的注释说明。 适合人群：具备一定的 MATLAB 编程基础，对时间序列预测、深度学习及优化算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：主要用于金融预测、能源调度、气象预报、制造业和交通流量预测等领域，旨在通过优化的 CNN 模型提高预测的准确性和鲁棒性。 其他说明：文章还探讨了项目的背景、目标与挑战，以及未来可能的改进方向。通过实验结果展示了模型的有效性和优越性。

MRTK3ForPICO手部关节变量Inspector显示脚本

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL和MATLAB进行一维光子晶体Zak相位及其SSH模型拓扑不变量的计算方法。首先解释了Zak相位的概念以及其在一维光子晶体中的重要性，接着阐述了SSH模型的基本原理和哈密顿量表达式。然后展示了如何在COMSOL中建立一维光子晶体模型，包括定义几何结构、设置边界条件和求解本征值问题。随后讲解了MATLAB中计算Zak相位的具体步骤，包括读取COMSOL结果、计算相位因子和绘制相位变化曲线。最后讨论了结果分析，特别是拓扑相变的可视化，并展望了拓扑光学的未来发展。 适合人群：从事光子晶体研究的专业人士，尤其是对拓扑光子学感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解一维光子晶体拓扑性质的研究人员，旨在帮助他们掌握使用COMSOL和MATLAB进行相关计算的方法，从而更好地理解和应用拓扑不变量如Zak相位。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和注意事项，确保读者能够顺利重现实验结果。同时强调了数值积分步长的选择和数据处理的重要性，以避免常见错误。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB中的NSGA-II算法联合Maxwell进行永磁电机的多目标优化过程。主要涉及五个设计变量（如磁钢厚度、槽口宽度等），并通过三个优化目标（齿槽转矩最小化、平均转矩最大化、转矩脉动最小化）来提升电机性能。文中展示了具体的代码实现，包括目标函数定义、NSGA-II算法参数设置以及Matlab与Maxwell之间的数据实时交互方法。此外，还探讨了电磁振动噪声仿真的重要性和具体实施步骤，强调了多物理场计算在电机优化中的作用。 适合人群：从事电机设计与优化的研究人员和技术工程师，尤其是对多目标优化算法和电磁仿真感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要提高永磁电机性能的工程项目，特别是希望通过多目标优化方法解决复杂设计问题的情况。目标是在满足多种性能指标的前提下找到最优设计方案，从而提升电机的整体性能。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论解释和技术实现路径，还包括了许多实用技巧和注意事项，帮助读者更好地理解和应用这些技术和方法。

1.S7.net.dll的使用 2.Labview到字节数组如何变成单精度浮点数的方法。 3.如何使用S7-PLCSim advanced v5.0来仿真的西门子PLC（如果没有硬件的话） 4.如何通过XY图进行数据的显示 在自动化和工业控制领域，西门子PLC（可编程逻辑控制器）扮演着重要角色，而Labview作为一种图形化编程语言，为工程师提供了一种直观的开发环境。本课程旨在深入探讨如何利用Labview与西门子PLC进行交互，并实现数据的读取与绘图显示。 课程强调了S7.net.dll的重要性，这是一套由Siemens提供专门用于与西门子PLC通信的.NET类库。通过S7.net.dll，用户可以在Labview环境中实现对PLC的读写操作。这种通信机制对于实现PLC与上位机之间的实时数据交换至关重要。 在Labview环境下，将字节数组转换为单精度浮点数是一个常见的需求，因为PLC通常存储数据为字节或字的形式。掌握Labview中将字节数据转换为单精度浮点数的方法是进行数据分析和处理的基础。这涉及到Labview提供的数据类型转换功能，以及对数据结构的深入理解。 考虑到硬件成本和实验的便利性，本课程介绍了如何使用S7-PLCSim Advanced v5.0来仿真西门子PLC。这个仿真软件可以模拟PLC的实际运行环境，从而无需真实的硬件设备即可进行测试和调试。这对于学习和开发阶段尤其重要，因为它可以大幅降低成本和风险。 课程演示了如何通过Labview的XY图控件来显示实时数据。XY图特别适用于展示时间序列数据，能够清晰地表达数据随时间变化的趋势和模式。这对于监控PLC系统中的各种实时变量，比如温度、压力、流量等，具有重要意义。通过Labview的XY图，工程师可以更加直观地分析数据，从而做出更加精确的决策。 整个课程的材料包括一份详细的PDF文档，提供了连接西门子1200 PLC的步骤和方法。此外，还提供了Labview的示例项目和测试程序，供学习者参考和练习。这些资料为学习者提供了一个从理论到实践的完整学习路径，使得掌握通过Labview与西门子PLC进行有效通信和数据可视化变得不再困难。 本次课程的材料不仅涵盖了Labview与PLC通信的基础知识，还深入到了使用高级工具进行仿真和数据绘图的技巧，为学习者提供了一个全面学习和实践的机会。通过这些知识的掌握，学习者将能够有效地利用Labview进行自动化控制系统的设计与开发。

气象数据集 该气象数据集包含了多个城市和地区的天气信息，包括温度、降水量、风速、湿度等多个气象变量。每一行代表一天的气象数据，记录了不同的气象参数以及是否有降水等信息。该数据集适用于分析和预测气象趋势、极端天气条件、天气变化模式等方面。字段说明： 字段 说明 Date 日期，记录当天的气象数据日期 Location 地点，记录测量气象数据的地点 MinTemp 最低温度，记录当天的最低气温 MaxTemp 最高温度，记录当天的最高气温 Rainfall 降水量，记录当天的降水量（单位：毫米） Evaporation 蒸发量，记录当天的蒸发量（单位：毫米） Sunshine 日照时长，记录当天的日照时长（单位：小时） WindGustDir 风速阵风方向，记录当天阵风的方向 WindGustSpeed 风速阵风速度，记录当天阵风的最大速度（单位：km/h） WindDir9am 9点风速方向，记录上午9点的风速方向 WindDir3pm 3点风速方向，记录下午3点的风速方向 WindSpeed9am 9点风速，记录上午9点的风速（单位：km/h） WindSpeed3pm 3点风速，记录

基于深度学习混合模型的时序预测系统：CNN-LSTM-Attention回归模型在MATLAB环境下的实现与应用,基于多变量输入的CNN-LSTM-Attention混合模型的数据回归与预测系统,CNN-LSTM-Attention回归，基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合注意力机制(Attention)的数据回归预测，多变量输入单输入，可以更为时序预测，多变量 单变量都有 LSTM可根据需要更为BILSTM,GRU 程序已经调试好，无需更改代码替数据集即可运行数据格式为excel 、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要 、代码中文注释清晰，质量极高 、测试数据集，可以直接运行源程序。 替你的数据即可用适合新手小白 、 注：保证源程序运行， ,核心关键词：CNN-LSTM-Attention; 回归预测; 多变量输入单输入; 时序预测; BILSTM; GRU; 程序调试; MATLAB 2020b以上; 评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE）; 代码中文注释清晰; 测试数

其他15kw充电桩模块设计，源代码，原理图，pcb 1. 某达15kw充电桩模块，提供AD设计的电路图和pcb，源代码，并包括三相PFC程序参数变量的计算书。 2 .某默生15kw充电桩模块，提供源代码，PFC+DCDC双DSP控制，原理图（主板原理图为AD设计，其他为pdf格式），以及附有上位机软件，can通讯协议，产品规格书，无pcb源文件。 15kw充电桩模块是当前充电设备中较为高效的一个等级，其设计涉及到电气工程、电子设计自动化（EDA）和嵌入式系统开发等多个技术领域。从提供的文件信息可以看出，涉及的模块包括某达品牌和某默生品牌的产品，这两个品牌在充电桩设计领域都有一定的知名度和市场占有率。 某达15kw充电桩模块的设计文件齐全，包含了AD（Altium Designer）软件设计的电路原理图和印刷电路板（PCB）布局文件。AD是一款广泛用于电子电路设计的专业软件，其设计文件是电子工程师进行实际电路制作和调试的重要依据。源代码文件的提供意味着除了硬件电路设计外，软件控制逻辑也是可以被阅读和进一步开发的，这对于用户深入理解充电桩模块的工作原理非常有帮助。三相PFC（功率因数校正）程序参数变量的计算书则是对电能转换效率、稳定性和电磁兼容性等关键指标的重要理论支持。 某默生品牌的15kw充电桩模块设计同样具有完整的源代码和电路原理图，但与某达不同的是，某默生模块采用了PFC+DCDC双DSP（数字信号处理器）控制技术。DSP在处理复杂算法和实时控制方面有着优异的性能，使得充电桩模块在充放电效率、安全性和用户体验上更为优化。提供的主板原理图是AD设计的，而其他模块的原理图则为PDF格式，这提供了灵活性，方便不同阅读和编辑需求。此外，附带的上位机软件、CAN通讯协议以及产品规格书都是实际部署和调试充电桩模块时不可或缺的参考资料，但缺少了PCB源文件，可能对需要进行硬件调整的用户造成一定不便。 文件名称列表中包含的文档标题涉及到了充电桩模块的设计与实现、开发比较分析、设计源代码和原理图等内容，这表明压缩包内的文件不仅限于技术图纸和代码，还包括了对充电桩模块技术发展的研究分析。这些文档可能是设计团队为了记录设计过程、展示设计成果、或者进行技术交流而编写的。其中包含了设计过程的“摘要”，以及对某达和某默生两个品牌充电桩模块设计的“比较分析”。还有“深度解读”设计源代码与原理图的文件，这些内容对于理解充电桩模块设计的细节和优劣对比有着直接的帮助。 这两个15kw充电桩模块的设计文件包反映了当前充电桩技术的发展现状，不仅包含了详细的设计图纸和程序代码，还提供了对关键设计参数的理论计算支持。文件内容的全面性和专业性使得这些资料对电气工程师和相关技术研究人员而言具有很高的参考价值和实用意义。

内容概要：本文介绍了基于Python实现的CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元的多变量时间序列预测模型。该模型融合了CNN的局部特征提取能力和BiGRU的全局时间依赖捕捉能力，旨在提高多变量时间序列预测的准确性和鲁棒性。文章详细描述了模型的架构设计、实现步骤、优化方法及应用场景。模型架构分为三大部分：卷积神经网络层（CNN）、双向GRU层（BiGRU）和全连接层（Dense Layer）。通过卷积核提取局部特征，双向GRU捕捉全局依赖，最终通过全连接层生成预测值。文章还探讨了模型在金融、能源、制造业、交通等领域的应用潜力，并提供了代码示例和可视化工具，以评估模型的预测效果。 适合人群：具备一定编程基础，对深度学习和时间序列预测感兴趣的开发者、研究人员和工程师。 使用场景及目标：①结合CNN和BiGRU，提取时间序列中的局部特征和全局依赖，提升多变量时间序列预测的精度；②通过优化损失函数、正则化技术和自适应学习率等手段，提高模型的泛化能力和稳定性；③应用于金融、能源、制造业、交通等多个领域，帮助企业和机构进行更准确的决策和资源管理。 阅读建议：此资源详细介绍了CNN-BiGRU模型的设计与实现，不仅包含代码编写，还强调了模型优化和实际应用。读者在学习过程中应结合理论与实践，尝试调整模型参数，并通过实验验证其预测效果。