matlab潮流计算含代码代班因素权变分析功率流研究AC-VS-DC方法 项目博客文章： 介绍 该项目需要使用快速解耦的XB版本，根据定义的发电机母线中断来计算发电偏移因子（GSF）。 GSF值用于基于意外事件之前的分支流量和意外事件之前的发电机输出来估算意外事件之后的分支流量。 将MW和MVA流量的AC功率流与DC方法进行比较。 在同一WinZip文件中提供了源代码，这些源代码用于计算生成偏移因子和近似的意外事件后分支流程的功能。 结论 我的结论将总结我对该项目的初步方法，结果以及改善缺陷的机会。 我通过编写代码来确定摆动总线来开始程序流程，因为它在生成偏移因子的计算中以及在简化B素数矩阵方面都发挥了重要作用。 我编写了自己的代码，根据大多数电源系统分析书中的标准算法生成B-素数矩阵。 但是，我最初并未考虑对并联电容器产生任何影响。 实际上，由于该问题是为快速解耦解决方案定义的，因此我在教授的第一堂课中就曾记得模型中假定并联电抗器被忽略。 在2005年9月15日的课堂讨论之前，我找不到“ makeB（）”函数的文档。 后来我加入了代码，以利用该功能检查我自己的代码。 由于它们都是快速

CIC滤波器适用于高倍抽取率的情况。这篇文章讲述了CIC基本原理，并将CIC转换为非递归结构形式，对于非2的幂次倍抽取率，比如，24、40、180等非2次幂倍抽取，将抽取倍数分解为2P3K4M5T7R等等形式，每级为2/3/4/5/7/11/...等等倍抽取，这样将CIC设计难度降低。且每一级使用多相抽取实现，降低系统资源和功耗。特别适合高倍抽取第一级。结构简单，实现容易。

Effects of Environmental and Electrical Factors on Metering Error and Consistency of Smart Electricity Meters

生产要素factors of production

CLOF：基于组合局部孤立点的噪声处理算法，任义丽，吴俊杰，现实世界的数据往往不可避免地包含噪声。噪声的存在会导致模型失效,进而导致不可靠的输出,影响企业的经营管理决策。一种噪声处理�

matlab潮流计算含代码线路中断分布因子-LODF基于用户给定的分支中断数目-功率流- 项目博客文章链接在这里： 该项目需要使用快速解耦的XB版本根据用户给定的分支中断数来计算线路中断分布因子（LODF）。 LODF值用于基于偶发事件之前的事前分支流量和基本分支流量来估计事后事件分支流量。 将MW和MVA流量的AC功率流与DC方法进行比较。 在同一WinZip文件中提供了源代码，用于计算LODF值和近似的偶发事件后分支流。 结论： 我通过编写代码来确定摆动总线来开始程序流程，因为它在计算线路中断分布因子并简化B素数矩阵方面起着重要的作用。 主程序打印出每个分支号的清单，从总线到总线，并要求用户输入分支中断号。 该程序将仅测试4、5、6、7、8或9上的分支中断，并循环搜索更多请求，直到用户输入可接受的数字为止。 在为分支中断选择了选定的分支编号之后，将wcc9bus分支数据复制到新矩阵，并删除分支中断的相应行。 然后从缺少分支中断行的新分支矩阵形成B-素数矩阵。 然后，主程序调用LODF函数。 给定分支中断，wcc9bus分支数据和B-素数矩阵，LODF函数（computeLODF.m

BGGM：贝叶斯高斯图形模型 R包BGGM提供了用于在高斯图形模型（GGM）中进行贝叶斯推理的工具。 这些方法围绕用于贝叶斯推断的两种通用方法进行组织：（1）估计和（2）假设检验。 关键区别在于，前者着眼于后验或后验预测分布（Gelman，Meng和Stern，1996年；见Rubin 1984年的第5节），而后者着眼于与贝叶斯因子的模型比较（Jeffreys 1961年； Kass and Raftery（1995）。 什么是高斯图形模型？ 高斯图形模型捕获了一组变量之间的条件（非）依赖关系。 这些是成对关系（部分相关性），用于控制模型中所有其他变量的影响。 应用领域 高斯图形模型被用于各种科学领域，包括（但不限于）经济学（Millington和Niranjan 2020），气候科学（Zerenner等人，2014），遗传学（Chu等人，2009）和心理学（Rodriguez等人，

单元3专案 介绍 目标： 心血管疾病（CVD）是全球主要的死亡原因，每年夺走约1700万人的生命。 我们对该项目的目标是，在预测CVD的患病率时，提供能够识别和定义保护因素和风险因素的最佳模型。 通过了解这些因素，我们将能够针对最佳的一级预防方法，并帮助阻止患者中某些CVD的可能发展。 问题： 就准确性而言，这类数据集表现最佳的“原始”模型是什么？ 在对有和没有CVD的患者进行分类时，最重要的因素是什么？ 在预测观察结果是否患有CVD时，最重要的风险和保护因素是什么？ 方法 在这个项目中，我们将使用OSEMN流程： 获取：我们的数据集是从Kaggle的网站收集的，然后下载到我们计算机上的本地文件中。 检查和清理：这是我们检查干净数据的地方。 在本节中，我们将寻找：离群值，空值，确保某些列中的值合理，并查看每列中的值的类型（分类与数字）。 探索：我们会查看数据以及要素与目标之

ISO 20140 Series Automation systems and integration — Evaluating energy efficiency and other factors of manufacturing systems that influence the environment.7z

调查年轻人选择配偶考虑的因素和数据分析