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matlab实验
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matlab实验练习
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Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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5星 · 资源好评率100%
1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件，有教程，看我博客。
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中，规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优，并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中，大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等，但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加，遗传算
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外，还可采用智能优化算法求解双层优化问题，一般在上层优化中采用智能优化算法，下层优化使用数学规划方法；也可以在上下层优化中都采用智能优化算法，这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题，由于这个优化问题比较简单，我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分： 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
调频连续波（FMCW）雷达二维FFT代码matlab
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给出了二维FFT的详细仿真，雷达测速测距的注解
基于蚁群算法的二维路径规划(matlab实现)
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路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。
美赛各题常用算法程序与参考代码.rar
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3星 · 编辑精心推荐
针对A—F赛题分别有对应的算法代码，都是matlab程序
MATLAB 模型预测控制（MPC）工具箱的使用
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要用模型预测控制（MPC）做算法的对比实验，发现写纯.m文件有点麻烦，毕竟我不深入原理，于是用MATLAB/SIMULINK自带的MPC controller模块，真是太节省时间了。MPC需4个模块：被控对象的数学模型、预测模型、优化算法以及矫正反馈。使用自带的MPC control模块的话，只需要知道被控对象的数学模型就行了。下面用一个实例进行演示。 matlab程序（含simulink
MATLAB深度学习入门实例（果树病虫害识别VGG19版）
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本系列课程利用MATLAB进行深度学习，课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面，深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。（这是最新版，2022年5月更新！）
锂电池BMS的Matlab仿真模型
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该资源是基于MATLAB软件环境开发的锂电池Battery Management System (BMS)仿真模型。该模型的目的是对锂电池的管理系统进行详尽和深入的研究和模拟，这对于理解其工作原理和提升它的性能是至关重要的。 该模型可用于模拟和预测锂电池在各种工况下的性能和状态。通过使用此模型，你可以模拟电池的充电和放电过程，我并分析这些过程中电池的电压、电流、状态量等参数的变化。 此外，也可
PID仿真实验报告（含simulink仿真文件）
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压缩包内有PID仿真实验报告和simulink仿真文件，相应的文章：https://blog.csdn.net/Fan_zhaoyang/article/details/119410248#comments_20936284
MATLAB基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的预测模型
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基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab
机器学习-鸢尾花数据集下载
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机器学习的经典案例就是鸢尾花进行分类，本资源包括了鸢尾花的四种数据和四类数据下所对应的鸢尾种类，数据分成训练学习模型所需要的数据和对训练模型评估所需要的数据，为方便对数据进行导入，表头也已经填好，导入软件不用更改表头。
matpower解决linprog的错误补丁
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使用matpower version 7.1 and 8.0. ，MATLAB R2023a，输入test_matpower 或者 test_most出现一下错误时可以使用，亲测有效 Error using linprog LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS) does not accept X0. Use LINPROG(f,A,b,Aeq,beq,LB
SSA麻雀搜索算法Matlab（免费）
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SSA麻雀搜索算法Matlab 博客 https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/108830958 源代码
【通信原理课程设计】基于MATLAB/Simulink的2ASK数字带通传输系统建模与仿真
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调制采用模拟相乘法或者数字键控法， 解调采用非相干解调法(包络检波法)或者相干解调法。 数字基带信号（二进制信号）及载波信号（正弦波信号）显示； 未加噪声已调信号（2ASK）及叠加噪声的已调信号（2ASK加高斯噪声）的显示。 解调模块建模： 如果采用非相干解调法，要求显示： 数字基带信号与已调信号； 整流后信号； 滤波后信号； 抽样脉冲； 解调信号。 原文链接：https://blog.cs
电-气-热综合能源系统优化调度matlab代码
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热网，气网，电网简单混合系统的调度 数据来源和模型说明见“模型与数据”文件夹下的word和excel（林玲整理），参考文献在文件“模型与数据.docx”中以批注标示。 直接运行"HeatGasPowerCombination.m" 此外，请注意，该模型基于Matlab，Yalmip，求解器为Gurobi。 通过修改句子'ops = settings('solver'，'gurobi'中的参数'
200种MATLAB算法及绘图合集
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光伏-储能并网系统仿真.rar
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该文件是清华大学储能课的期末大作业。用SIMULINK搭建了一个完整的光伏-储能并网系统。我的博客中介绍了系统实现的具体方法，欢迎查看！
Mathwork+Matlab+编程手册
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Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University
Matlab2022b 下载
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上传的是文本文件，里面记的是百度网盘的链接和提取码。是永久有效的请放心！链接里的文件是安装包以及对应的安装步骤，很快就能安好。 我基本都在线，有什么问题请随时评论，我会在看到后第一时间回复您
双层优化入门资料-基本原理和求解方法
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双层优化问题(Bilevel Programming Problems)，也被称为双层规划，最早由Stackelberg与1934年在经济学相关研究中提出，因此也被称为Stackelberg问题。双层规划问题一般具有层次性、独立性、冲突性、优先性和自主性等特点。 对于小规模线性双层优化问题，通过迭代也无法求出问题的解，实际我们要解决的问题一般都不会这么简单，通常规模比较大，或者模型中存在非线性，一
Matlab深度学习工具箱
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Matlab深度学习工具箱
2022数模国赛B题-无人机纯方位无源定位matlab代码实现
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内容概要： 用于求解2022数模国赛B题——无人机纯方位无源定位的matlab代码，以及进行说明的部分图片。 代码：所有的 源程序代码 GetRound.m 与 GetPoint.m 为问题 1.1 中模型进行圆的求解与定位程序，其中 GetRound.m 是用于求解两圆圆心坐标的程序，GetPoint.m 是求两圆交点从而定位的程 序。 imitate.m 是问题 1.2 中所用到的源程序，
Matlab教程(从新手到骨灰级玩家).pdf
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《Matlab教程(从新手到骨灰级玩家).pdf》是一份全面而详细的Matlab学习资料，适合各个层次的Matlab学习者使用。本教程从基础语法开始，逐步深入，涵盖了Matlab的各个方面，包括图像处理、信号处理、机器学习等。通过本教程的学习，读者可以从零开始掌握Matlab的使用技巧，成为一名Matlab骨灰级玩家。 适用人群：本教程适合各个层次的Matlab学习者，包括初学者、进阶者和专业人
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