- matlab大小:7MBmatlab图像处理 这是一篇论文的仿真,论文题目是Class-Dependent Sparse Representation Classifier for Robust Hyperspectral Image Classification 效果并不是很好,只是实现基本功能,参数设置还有待仔细调整。 一共10个.m文件,各自作用简单介绍如下(实际上只用到了下面第一部分的七块代码): cdSRC.m 主程序 normalize_data.m 用来对原始数据归一化 lda.m 用来对原始数据进行降维 select_train_data.m 用来按比例选择训练样本 select_train_data1.m 用来按个数选择训练样本 OMP.m 用来在cdOMP过程中得到关于每类的稀疏矩阵,进而求得残差作为相关度信息 cdKNN.m 用来进行cdKNN得到欧氏距离信息 cdOMP.m 和 gradient_descent.m 是用梯度下降法求解cdOMP中的优化公式,超慢超慢,几乎不能用,但其实能跑出来,没舍得删 LFDA.m 一开始降维用的这个,正确率一直上不了80matlab图像处理 这是一篇论文的仿真,论文题目是Class-Dependent Sparse Representation Classifier for Robust Hyperspectral Image Classification 效果并不是很好,只是实现基本功能,参数设置还有待仔细调整。 一共10个.m文件,各自作用简单介绍如下(实际上只用到了下面第一部分的七块代码): cdSRC.m 主程序 normalize_data.m 用来对原始数据归一化 lda.m 用来对原始数据进行降维 select_train_data.m 用来按比例选择训练样本 select_train_data1.m 用来按个数选择训练样本 OMP.m 用来在cdOMP过程中得到关于每类的稀疏矩阵,进而求得残差作为相关度信息 cdKNN.m 用来进行cdKNN得到欧氏距离信息 cdOMP.m 和 gradient_descent.m 是用梯度下降法求解cdOMP中的优化公式,超慢超慢,几乎不能用,但其实能跑出来,没舍得删 LFDA.m 一开始降维用的这个,正确率一直上不了800 9浏览免费
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- matlab大小:2MBmatlab图像处理 在 MATLAB 中实现路标识别通常涉及图像处理和计算机视觉技术。下面是一个基本的路标识别流程及其在 MATLAB 中的实现介绍: 路标识别流程 图像采集: 使用摄像头或加载图片采集道路图像。 预处理: 对采集到的图像进行预处理,包括去噪、调整亮度和对比度等操作,以提高后续处理的效果。 特征提取: 从预处理后的图像中提取特征,这些特征可以是边缘、角点、颜色信息等。 特征匹配: 将提取的特征与路标库中的特征进行匹配,找到与之相似的路标。 路标识别: 根据匹配结果确定图像中是否存在特定的路标,并标记其位置或进行其他处理。 在 MATLAB 中的实现 图像采集: 使用 imaq 工具箱中的函数进行图像采集,或者使用 imread 函数加载现有的图像文件。 预处理: 使用 MATLAB 中的图像处理函数,如 imnoise 进行去噪、imadjust 调整亮度和对比度等操作。 特征提取: 使用 MATLAB 中的图像特征提取函数,如 edge 提取边缘特征、corner 提取角点特征、extractHOGFeatures 提取HOG 特征等。matlab图像处理 在 MATLAB 中实现路标识别通常涉及图像处理和计算机视觉技术。下面是一个基本的路标识别流程及其在 MATLAB 中的实现介绍: 路标识别流程 图像采集: 使用摄像头或加载图片采集道路图像。 预处理: 对采集到的图像进行预处理,包括去噪、调整亮度和对比度等操作,以提高后续处理的效果。 特征提取: 从预处理后的图像中提取特征,这些特征可以是边缘、角点、颜色信息等。 特征匹配: 将提取的特征与路标库中的特征进行匹配,找到与之相似的路标。 路标识别: 根据匹配结果确定图像中是否存在特定的路标,并标记其位置或进行其他处理。 在 MATLAB 中的实现 图像采集: 使用 imaq 工具箱中的函数进行图像采集,或者使用 imread 函数加载现有的图像文件。 预处理: 使用 MATLAB 中的图像处理函数,如 imnoise 进行去噪、imadjust 调整亮度和对比度等操作。 特征提取: 使用 MATLAB 中的图像特征提取函数,如 edge 提取边缘特征、corner 提取角点特征、extractHOGFeatures 提取HOG 特征等。0 4浏览免费
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- matlab大小:28KBmatlab图像处理 手势识别是计算机视觉领域的一个重要应用,它可以将人的手势动作转换为计算机可理解的形式,从而实现与计算机的自然交互。基于 MATLAB 和计算机视觉技术实现手势识别通常包括以下步骤: 1. 数据采集与预处理 收集包含不同手势动作的图像或视频数据集。 对数据进行预处理,包括图像增强、去噪、手势分割等,以提高后续识别的准确性。 2. 特征提取 提取手势图像的特征,常用的特征包括颜色、形状、纹理等。 对于手势识别,可以使用如 HOG(方向梯度直方图)、SIFT(尺度不变特征变换)等特征描述符。 3. 训练分类器 使用采集的数据集训练分类器,常见的分类器包括 SVM(支持向量机)、KNN(K-近邻)、深度学习模型等。 在 MATLAB 中,可以使用自带的分类器训练函数,如 fitcecoc(多类别支持向量机分类器)等。 4. 手势识别 对新的手势图像或视频进行识别。 对图像进行特征提取,并使用训练好的分类器进行预测。 5. 交互与反馈 根据识别结果实现相应的交互与反馈,如控制游戏、虚拟键盘输入等。matlab图像处理 手势识别是计算机视觉领域的一个重要应用,它可以将人的手势动作转换为计算机可理解的形式,从而实现与计算机的自然交互。基于 MATLAB 和计算机视觉技术实现手势识别通常包括以下步骤: 1. 数据采集与预处理 收集包含不同手势动作的图像或视频数据集。 对数据进行预处理,包括图像增强、去噪、手势分割等,以提高后续识别的准确性。 2. 特征提取 提取手势图像的特征,常用的特征包括颜色、形状、纹理等。 对于手势识别,可以使用如 HOG(方向梯度直方图)、SIFT(尺度不变特征变换)等特征描述符。 3. 训练分类器 使用采集的数据集训练分类器,常见的分类器包括 SVM(支持向量机)、KNN(K-近邻)、深度学习模型等。 在 MATLAB 中,可以使用自带的分类器训练函数,如 fitcecoc(多类别支持向量机分类器)等。 4. 手势识别 对新的手势图像或视频进行识别。 对图像进行特征提取,并使用训练好的分类器进行预测。 5. 交互与反馈 根据识别结果实现相应的交互与反馈,如控制游戏、虚拟键盘输入等。0 9浏览免费
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- matlab大小:2KB转子角度动力学是描述系统中转子转动运动的数学模型,通过该模型可以用来模拟和分析单机与无穷大无限母线连接的系统的转子角度动力学。通过建立转子角度动力学方程,可以模拟系统的运行情况,可以得到系统在不同工况下的转子角度响应曲线,分析系统的响应和稳定性,提高系统的性能和可靠性。转子角度动力学是描述系统中转子转动运动的数学模型,通过该模型可以用来模拟和分析单机与无穷大无限母线连接的系统的转子角度动力学。通过建立转子角度动力学方程,可以模拟系统的运行情况,可以得到系统在不同工况下的转子角度响应曲线,分析系统的响应和稳定性,提高系统的性能和可靠性。0 11浏览会员免费
- c语言大小:11KB红黑树是一种自平衡的二叉查找树,是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1978年发明,在当时被称为平衡二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。 C语言实现红黑树的创建,包括节点的插入删除操作以及红黑树输出红黑树是一种自平衡的二叉查找树,是一种高效的查找树。它是由 Rudolf Bayer 于1978年发明,在当时被称为平衡二叉 B 树(symmetric binary B-trees)。 C语言实现红黑树的创建,包括节点的插入删除操作以及红黑树输出0 15浏览会员免费
- 软件/插件大小:1002B解线性方程组——追赶法解三对角方程组 | 北太天元 代码解线性方程组——追赶法解三对角方程组 | 北太天元 代码0 4浏览会员免费
- matlab大小:7MB基于matlab仿真的puma560机械臂RRT路径规划算法基于matlab仿真的puma560机械臂RRT路径规划算法0 6浏览¥ 14.90
- matlab大小:2MBmatlab图像处理 在 MATLAB 和 Gazebo 中进行激光 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)仿真是可行的,但需要一些步骤和工具。下面是一般的步骤和所需工具的简要介绍: 步骤: 构建仿真环境: 使用 Gazebo 创建一个仿真环境,包括地图、机器人模型、激光传感器等。 在 Gazebo 中加载地图和机器人,设置激光传感器的参数。 与 MATLAB 连接: 使用 ROS(Robot Operating System)作为中间件,将 Gazebo 和 MATLAB 连接起来。 在 MATLAB 中使用 Robotics System Toolbox 提供的功能来与 ROS 通信。 激光 SLAM 算法: 在 MATLAB 中实现激光 SLAM 算法,例如经典的 Hector SLAM、GMapping 等。 将激光数据从 Gazebo 传输到 MATLAB,执行 SLAM 算法,并获取机器人的位姿估计和地图数据。 可视化结果: 将 SLAM 算法生成的地图数据在 MATLAB 中进行可视化,以及机器人的实时位姿估计。matlab图像处理 在 MATLAB 和 Gazebo 中进行激光 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)仿真是可行的,但需要一些步骤和工具。下面是一般的步骤和所需工具的简要介绍: 步骤: 构建仿真环境: 使用 Gazebo 创建一个仿真环境,包括地图、机器人模型、激光传感器等。 在 Gazebo 中加载地图和机器人,设置激光传感器的参数。 与 MATLAB 连接: 使用 ROS(Robot Operating System)作为中间件,将 Gazebo 和 MATLAB 连接起来。 在 MATLAB 中使用 Robotics System Toolbox 提供的功能来与 ROS 通信。 激光 SLAM 算法: 在 MATLAB 中实现激光 SLAM 算法,例如经典的 Hector SLAM、GMapping 等。 将激光数据从 Gazebo 传输到 MATLAB,执行 SLAM 算法,并获取机器人的位姿估计和地图数据。 可视化结果: 将 SLAM 算法生成的地图数据在 MATLAB 中进行可视化,以及机器人的实时位姿估计。0 18浏览免费
- hadoop大小:177KB大数据综合实验,基于mapreduce的成绩分析系统 前端 Vue3 vite bootstrap大数据综合实验,基于mapreduce的成绩分析系统 前端 Vue3 vite bootstrap0 3浏览¥ 19.90
- matlab大小:2MBmatlab图像处理 基于matlab和bag of words的图像分类, 目录中不包含数据集! 设计目标 输入一幅图像,输出标签 可以固定图片大小 实现 数据集:caltech101 matlab + bag of words 改自ImageCategoryClassificationTrainSample bag of words:利用matlab中bagOfFeatures函数提取SURF特征并K-means聚类构造“词典” svm:利用trainImageCategoryClassifier函数训练线性SVM分类器 测试结果: 训练集正确率:97.91% 测试集正确率:30.11% matlab + cnn + svm 改自DeepLearningImageClassificationSample cnn:利用预先训练好的AlexNet CNN网络获取特征向量,由于AlexNet已经针对ImageNet上的众多样本进行了训练,从其中抽取的特征向量对于一般图像具有较强的区分能力 svm:fitcecoc函数可以方便地训练基于SVM的多分类分类器 测试结果: 训练集正确matlab图像处理 基于matlab和bag of words的图像分类, 目录中不包含数据集! 设计目标 输入一幅图像,输出标签 可以固定图片大小 实现 数据集:caltech101 matlab + bag of words 改自ImageCategoryClassificationTrainSample bag of words:利用matlab中bagOfFeatures函数提取SURF特征并K-means聚类构造“词典” svm:利用trainImageCategoryClassifier函数训练线性SVM分类器 测试结果: 训练集正确率:97.91% 测试集正确率:30.11% matlab + cnn + svm 改自DeepLearningImageClassificationSample cnn:利用预先训练好的AlexNet CNN网络获取特征向量,由于AlexNet已经针对ImageNet上的众多样本进行了训练,从其中抽取的特征向量对于一般图像具有较强的区分能力 svm:fitcecoc函数可以方便地训练基于SVM的多分类分类器 测试结果: 训练集正确0 2浏览免费
- matlab大小:3KBmatlab图像处理 使用 MATLAB 实现模拟退火算法(SA)和蚁群算法(ACO)来解决旅行商问题(TSP)是可行的。下面我将简要介绍如何在 MATLAB 中实现这两种算法来解决 TSP 问题: 模拟退火算法(SA): 初始化:随机生成初始解,并计算其路径长度。 循环迭代: 通过改变解的状态(例如,交换两个城市的位置)来生成邻域解。 根据 Metropolis 准则或其他接受准则,决定是否接受新解。 逐步降低温度,控制接受概率,直至达到停止条件。 输出结果:输出最优解及其路径长度。 蚁群算法(ACO): 初始化:随机放置一群蚂蚁在城市之间,并初始化信息素矩阵。 循环迭代: 每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息(如距离)选择下一个要访问的城市。 蚂蚁完成路径后,根据路径长度更新信息素矩阵。 重复上述步骤,直至达到停止条件。 输出结果:输出最优路径及其长度。 在 MATLAB 中实现: 编写 TSP 函数:编写一个函数来计算城市之间的距离矩阵,以及评估路径长度的函数。 实现 SA 算法:编写一个函数来实现模拟退火算法,包括生成邻域解、计算接受概率等。 实现 ACO 算法:编写一个函数来matlab图像处理 使用 MATLAB 实现模拟退火算法(SA)和蚁群算法(ACO)来解决旅行商问题(TSP)是可行的。下面我将简要介绍如何在 MATLAB 中实现这两种算法来解决 TSP 问题: 模拟退火算法(SA): 初始化:随机生成初始解,并计算其路径长度。 循环迭代: 通过改变解的状态(例如,交换两个城市的位置)来生成邻域解。 根据 Metropolis 准则或其他接受准则,决定是否接受新解。 逐步降低温度,控制接受概率,直至达到停止条件。 输出结果:输出最优解及其路径长度。 蚁群算法(ACO): 初始化:随机放置一群蚂蚁在城市之间,并初始化信息素矩阵。 循环迭代: 每只蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息(如距离)选择下一个要访问的城市。 蚂蚁完成路径后,根据路径长度更新信息素矩阵。 重复上述步骤,直至达到停止条件。 输出结果:输出最优路径及其长度。 在 MATLAB 中实现: 编写 TSP 函数:编写一个函数来计算城市之间的距离矩阵,以及评估路径长度的函数。 实现 SA 算法:编写一个函数来实现模拟退火算法,包括生成邻域解、计算接受概率等。 实现 ACO 算法:编写一个函数来0 6浏览免费
- matlab大小:77MBmatlab图像处理 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法,是利用DnCNN模型,但是为了比较该算法的效果,另外实现了四种传统的图像去噪算法(均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D)作为对照组。 1.2 噪声强度和类型 项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。 1.3 评价指标 图像去噪后,如何评估算法去噪效果的好坏呢?项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说,PSNR越大,去噪效果越好。SSIM取值为0到1,越接近1,表示效果越好。 2. 数据集介绍 该项目中只是对Set12数据集进行处理,也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分,可以自行添加其他数据集,在代码中修改一下数据集的目录即可。 3. 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM,MATLAB都已经实现了,所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码都是从别人那儿clone下来,做了一些小的修改。 五种算法都是对Set12数据集进行去噪matlab图像处理 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法,是利用DnCNN模型,但是为了比较该算法的效果,另外实现了四种传统的图像去噪算法(均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D)作为对照组。 1.2 噪声强度和类型 项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。 1.3 评价指标 图像去噪后,如何评估算法去噪效果的好坏呢?项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说,PSNR越大,去噪效果越好。SSIM取值为0到1,越接近1,表示效果越好。 2. 数据集介绍 该项目中只是对Set12数据集进行处理,也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分,可以自行添加其他数据集,在代码中修改一下数据集的目录即可。 3. 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM,MATLAB都已经实现了,所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码都是从别人那儿clone下来,做了一些小的修改。 五种算法都是对Set12数据集进行去噪0 12浏览免费
- matlab大小:249KBmatlab图像处理 基于 MATLAB 的 DTW(动态时间规整)的语音识别是一种利用 MATLAB 软件和 DTW 算法来实现语音识别的方法。下面是该方法的介绍: 动态时间规整(DTW): DTW 是一种用于比较两个序列之间的相似度的方法,尤其适用于时间序列数据,如语音信号、手写笔迹等。 DTW 能够在两个序列长度不同或速度不同的情况下,找到它们之间最佳的匹配路径,从而量化它们之间的相似度。 系统组成: 特征提取:从语音信号中提取特征向量,常用的特征包括 MFCC(梅尔频率倒谱系数)、LPCC(线性预测倒谱系数)等。 训练模型:利用已知的语音样本进行模型训练,通常采用高斯混合模型(GMM)或者隐马尔可夫模型(HMM)等。 语音识别:将待识别的语音信号与训练好的模型进行匹配,得到最佳匹配路径。 后处理:对识别结果进行后处理,如语言模型的应用、错误修正等。 工作原理: 首先,从语音信号中提取特征向量,例如MFCC。 然后,利用 DTW 算法比较待识别的语音特征向量序列与训练样本的语音特征向量序列之间的相似度。 最后,根据 DTW 算法得到的最佳匹配路径,识别出最有可能的语音单词matlab图像处理 基于 MATLAB 的 DTW(动态时间规整)的语音识别是一种利用 MATLAB 软件和 DTW 算法来实现语音识别的方法。下面是该方法的介绍: 动态时间规整(DTW): DTW 是一种用于比较两个序列之间的相似度的方法,尤其适用于时间序列数据,如语音信号、手写笔迹等。 DTW 能够在两个序列长度不同或速度不同的情况下,找到它们之间最佳的匹配路径,从而量化它们之间的相似度。 系统组成: 特征提取:从语音信号中提取特征向量,常用的特征包括 MFCC(梅尔频率倒谱系数)、LPCC(线性预测倒谱系数)等。 训练模型:利用已知的语音样本进行模型训练,通常采用高斯混合模型(GMM)或者隐马尔可夫模型(HMM)等。 语音识别:将待识别的语音信号与训练好的模型进行匹配,得到最佳匹配路径。 后处理:对识别结果进行后处理,如语言模型的应用、错误修正等。 工作原理: 首先,从语音信号中提取特征向量,例如MFCC。 然后,利用 DTW 算法比较待识别的语音特征向量序列与训练样本的语音特征向量序列之间的相似度。 最后,根据 DTW 算法得到的最佳匹配路径,识别出最有可能的语音单词0 6浏览免费
- matlab大小:952KBmatlab图像处理 基于MATLAB的车牌识别系统是一种利用MATLAB软件及其图像处理工具箱开发的系统,旨在识别车辆图像中的车牌信息。以下是该系统的介绍: 系统组成: 图像获取模块:负责从摄像头、图像文件或视频流等来源获取车辆图像。 预处理模块:对获取的车辆图像进行预处理,包括图像增强、去噪、边缘检测等操作,以提高后续识别的准确性。 车牌定位模块:通过图像处理算法定位车辆图像中的车牌位置,通常采用形态学操作、边缘检测等技术。 字符分割模块:将车牌图像中的字符进行分割,以便后续单独识别每个字符。 字符识别模块:利用字符识别算法对分割后的字符进行识别,通常采用模式识别、深度学习等技术。 结果显示模块:将识别出的车牌信息显示在用户界面上,或者输出到文件或数据库中。 工作原理: 首先,系统从摄像头或者图像文件中获取车辆图像。 然后,对获取的车辆图像进行预处理,以增强图像质量并减少噪声。 接着,通过车牌定位模块找到车辆图像中的车牌位置。 将定位到的车牌图像进行字符分割,得到单独的字符图像。 最后,利用字符识别模块对每个字符图像进行识别,并将识别结果显示或输出。 功能特点:matlab图像处理 基于MATLAB的车牌识别系统是一种利用MATLAB软件及其图像处理工具箱开发的系统,旨在识别车辆图像中的车牌信息。以下是该系统的介绍: 系统组成: 图像获取模块:负责从摄像头、图像文件或视频流等来源获取车辆图像。 预处理模块:对获取的车辆图像进行预处理,包括图像增强、去噪、边缘检测等操作,以提高后续识别的准确性。 车牌定位模块:通过图像处理算法定位车辆图像中的车牌位置,通常采用形态学操作、边缘检测等技术。 字符分割模块:将车牌图像中的字符进行分割,以便后续单独识别每个字符。 字符识别模块:利用字符识别算法对分割后的字符进行识别,通常采用模式识别、深度学习等技术。 结果显示模块:将识别出的车牌信息显示在用户界面上,或者输出到文件或数据库中。 工作原理: 首先,系统从摄像头或者图像文件中获取车辆图像。 然后,对获取的车辆图像进行预处理,以增强图像质量并减少噪声。 接着,通过车牌定位模块找到车辆图像中的车牌位置。 将定位到的车牌图像进行字符分割,得到单独的字符图像。 最后,利用字符识别模块对每个字符图像进行识别,并将识别结果显示或输出。 功能特点:0 13浏览免费
- 支持向量机大小:15MB基于PCA和SVM的实时人脸识别: faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸,每人采取10张,统一格式大小,放入人脸数据库中; ReadFace:读入训练的人脸数据; fastPCA:PCA降维; scaling:训练数据归一化; train:使用SVM支持向量机训练模型; imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示基于PCA和SVM的实时人脸识别: faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸,每人采取10张,统一格式大小,放入人脸数据库中; ReadFace:读入训练的人脸数据; fastPCA:PCA降维; scaling:训练数据归一化; train:使用SVM支持向量机训练模型; imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示0 12浏览¥ 19.90
- 数据可视化大小:4KB数据可视化-Pyecharts绘制折线图数据可视化-Pyecharts绘制折线图0 4浏览会员免费
- 毕业设计大小:5MB该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》88号博文 规划设计是微电网系统核心技术体系之一。从分布式电源的综合优化(组合优化、容量优化)和分布式电源间的调度优化两个方面对其展开研究。根据分布式电源特性,提出了适用于并网型微电网系统和独立型微电网系统的双层优化规划设计模型。上层优化采用基于NSGA-II的多目标遗传算法计算系统最优配置;下层优化采用混合整数线性规划算法(MILP)计算系统最优运行方案。运用所建立模型,分别针对并网型和独立型微电网系统作了案例计算, 验证了所提方法的正确性。该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》88号博文 规划设计是微电网系统核心技术体系之一。从分布式电源的综合优化(组合优化、容量优化)和分布式电源间的调度优化两个方面对其展开研究。根据分布式电源特性,提出了适用于并网型微电网系统和独立型微电网系统的双层优化规划设计模型。上层优化采用基于NSGA-II的多目标遗传算法计算系统最优配置;下层优化采用混合整数线性规划算法(MILP)计算系统最优运行方案。运用所建立模型,分别针对并网型和独立型微电网系统作了案例计算, 验证了所提方法的正确性。0 16浏览¥ 19.90
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- 毕业设计大小:2MB该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》85号博文 《Collaborative Autonomous Optimization of Interconnected Multi-Energy Systems with Two-Stage Transactive Control Framework》 代码主要做的是一个多能源微网的优化调度问题,首先对于下层多能源微网模型,考虑以其最小化运行成本为目标函数,通过多时间尺度滚动优化求解其最优调度策略,对于上层模型,考虑运营商以最小化运营成本为目标函数,同时考虑变压器过载等问题,构建了一个两阶段优化模型,通过互补松弛条件以及KKT条件,对模型进行了化简求解。该资源详细解读可关注博主免费专栏《论文与完整程序》85号博文 《Collaborative Autonomous Optimization of Interconnected Multi-Energy Systems with Two-Stage Transactive Control Framework》 代码主要做的是一个多能源微网的优化调度问题,首先对于下层多能源微网模型,考虑以其最小化运行成本为目标函数,通过多时间尺度滚动优化求解其最优调度策略,对于上层模型,考虑运营商以最小化运营成本为目标函数,同时考虑变压器过载等问题,构建了一个两阶段优化模型,通过互补松弛条件以及KKT条件,对模型进行了化简求解。0 8浏览¥ 19.90
- 数据可视化大小:4KB数据可视化-Pyecharts绘制柱形图数据可视化-Pyecharts绘制柱形图0 3浏览会员免费
- 数据可视化大小:5KB数据可视化-Pyecharts绘制饼图数据可视化-Pyecharts绘制饼图0 6浏览会员免费
- 数据可视化大小:4KB数据可视化-Pyecharts绘制饼图数据可视化-Pyecharts绘制饼图0 3浏览会员免费