基于BP神经网络回归预测,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。

利用MATLAB APP Designer设计软件登录界面（包括密码修改，注册，忘记密码），密码和账号存储在Excel中，密码框输入时，会转变成*号。各页面之间可以直接跳转，忘记密码需要管理员账号才能重置。同时插入许多交互性问题框和提示框，使app更加人性化。 代码注释丰富，可以个性化更改界面背景等，可以直接接入本身的app中，为app更加完善。

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 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。

模型加载工具，包括打开fbx文件，动态加载和显示

使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型，大家按需查看使用 以transformer文件夹为例，attention.py主要实现了注意力机制，transformer.py实现了transformer的主体架构，data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader，readdata.py运行可以查看数据形状，train.py为训练模型，predict.py为预测，config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的，如果要使用可能需要修改代码 如：gpu->cpu，即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)

matlab点云配准，包括ICP/NDT/CPD算法，同时获取原点云相对目标点云的x,y,z变化、欧拉角、四元数

微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 构建了一个随机博弈框架，包括一个微电网网络，使能源交易、动态定价和作业调度成为可能。 为了解决这一问题，我们设计了一种新的双网络模型(ET和ADL网络)，它可以同时进行动态定价和需求调度。 为了计算各种设置下的最优策略，应用了我们提出的算法，并证明了通过我们提出的动态定价模型获得的回报对大多数微电网产生了更大的回报。

MATLB Simulink仿真平台直流微电网并网运行控制策略 包括风机（MPPT）、光伏（MPPT）、蓄电池、直流负载、交流负载、并网逆变器及电网 并网逆变器采用电流下垂控制，锁相环、风机和光伏MPPT自建，子单元可适当修改，参数可适当修改 在MATLAB/Simulink仿真平台上，我们设计了一种控制策略，用于实现直流微电网的并网运行。该微电网包括风机（最大功率点跟踪）、光伏（最大功率点跟踪）、蓄电池、直流负载、交流负载、并网逆变器和电网。我们采用了电流下垂控制方法来控制并网逆变器的运行，并且使用了锁相环来保持稳定的相位同步。风机和光伏的最大功率点跟踪算法是自主开发的，可以根据需要进行适当的修改。同样，子单元的设置和参数也可以根据具体情况进行适当的调整。 涉及的 MATLB/Simulink仿真平台：MATLAB/Simulink是一种广泛使用的数学建模和仿真软件，用于设计和模拟各种系统和控制策略。 直流微电网：微电网是一种小规模的电力系统，可以独立运行或与主电网进行互联。直流微电网使用直流电流进行能量传输和分配。 并网运行控制策略：并网运行控制策略是指在微电网与主电网连接

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