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
数学建模校赛B题.zip
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2024-01-03
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new22 
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资源评论
