蒟蒻的西邮数学建模校赛B题的解题思路,论文位于"成果"目录
子集乱搞一波BP神经网络,其实时间序列解这道题是更稳的,
能明显看出预测后是否存在短周期从而判断电网状态
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数学建模校赛B题方案.zip
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数学建模校赛B题方案.zip (94个子文件)
projectcode30312
readme.md 231B
成果
环境E参数3,4,5,6,7周期判断.png 14KB
相关系数矩阵.xls 13KB
使用肖维勒准则后A(正常)的参数三取值图.png 8KB
getDistance2.m 601B
QuYiChang2.m 473B
参数83修正函数.png 15KB
XiaoBo.m 910B
基于改进粒子群的BP神经网络优化算法 7KB
环境D参数3,4,5,6,7周期判断.png 19KB
故障A去噪前.png 13KB
Q1 903B
故障A参数3,4,5,6,7短周期.png 19KB
附录.docx 16KB
Q1-2.png 6KB
五个主要因子的贡献率.xlsx 11KB
正常B参数7去噪对比.png 46KB
Q1-1.png 6KB
getGuZhangDistance.m 1013B
正常环境下A,B时间与参数6的关系.png 9KB
正常情况A,B参数7.fig 174KB
BP.m 685B
正常情况下A,B参数5与时间的关系.png 9KB
QuZao.m 786B
校赛论文
b题论文无附录.doc 2.55MB
b题论文有附录.doc 2.57MB
故障C参数3,4,5,6,7短周期.png 17KB
QuYiChang.m 452B
正常情况A与B的参数6的图像.fig 56KB
故障A去噪后.png 14KB
第五问
隐层10迭代100.png 18KB
BP神经网络优化算法预测测试数据.png 29KB
改进粒子群—BP神经网络模型的短期电力负荷预测.pdf 840KB
隐层10迭代45.png 17KB
第五问思路.docx 50KB
隐层8迭代65.png 18KB
预测数据结果.png 2KB
预测流程.png 13KB
最终版结构图.png 13KB
基于改进粒子群和BP神经网络的网络舆情预测研究_游丹丹.pdf 972KB
基于改进粒子群的BP神经网络优化算法.txt 7KB
算法流程.png 278KB
最终版预测测试数据.png 31KB
隐层10迭代20.png 18KB
隐层6迭代65.png 17KB
隐层10迭代30.png 18KB
论文支撑.txt 1KB
最终版性能图.png 17KB
改进粒子群的BP神经网络算法流程图.jpg 66KB
隐层10迭代75.png 17KB
预测数据.png 7KB
最终版适应度曲线.png 15KB
JuLei.m 780B
测试集
E.xlsx 346KB
D.xlsx 247KB
参考
家用电器故障实时检测数学建模.pdf 959KB
家用电器故障实时检测的建模算法研究_秦强.pdf 353KB
样本集预处理结果
B_2222(正常).xlsx 356KB
C1.xlsx 268KB
PSO.m~ 7KB
D_2222.xlsx 124KB
getDistance2.m 601B
A_2222(正常).xlsx 273KB
B2.xlsx 362KB
XiaoBo.m 876B
A_222(有故障).xlsx 535KB
C_2222(有故障).xlsx 230KB
C2.xlsx 356KB
B1.xlsx 331KB
C_2222(正常).xlsx 293KB
PSO.m 7KB
E.xlsx 346KB
A1.xlsx 310KB
INPUT 0B
getAvergeShortT.m 257B
getGuZhangDistance.m 1013B
A2.xlsx 330KB
D.xlsx 247KB
fun.m 1KB
QuZao.m 786B
E_2222.xlsx 262KB
OUTPUT 0B
.~A_guzhang.xlsx 165B
B_2222(有故障).xlsx 282KB
B题原数据
附件二
工作环境C(有故障).xlsx 1020KB
工作环境C(正常).xlsx 1.16MB
附件一
工作环境A(有故障)分析相关性.xlsx 1.37MB
工作环境B(有故障).xlsx 1.21MB
工作环境B(正常).xlsx 1.23MB
工作环境A(有故障).xlsx 1.09MB
工作环境A(正常).xlsx 1.21MB
附件三
工作环境E.xlsx 1.2MB
工作环境D.xlsx 618KB
B题.doc 224KB
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