ga遗传算法优化的，python，各种分类算法，catboost，gbdt，lightgbm，logitboost，xgboost，优化后的有寻

ga遗传算法优化的，python，各种分类算法，catboost，gbdt，lightgbm，logitboost，xgboost，优化后的有寻优过程。

代码和数据集，5个都有。

有文档说明，有简单说明。

内容和结果，看图看图

包括：

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）：极端梯度提升算法，是一种集成学习方法，通过串行训练决策树模型，不断迭代优化损失函数来提升模型性能。

LogitBoost：一种改进的梯度提升算法，特别针对二分类问题，基于逻辑函数构建基本分类器，并对错误样本进行加权迭代训练。

LightGBM：基于梯度提升算法的框架，采用基于直方图的决策树算法，在处理大规模数据时具有较快的训练速度和较低的内存消耗。

CatBoost：Categorical Boosting 的缩写，是一种梯度提升框架，专为处理类别型特征（Categorical Features）设计，能够自动处理类别特征，无需额外的处理或者特征转换。

GBDT 指的是梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）。

它是一种集成学习算法，通过串行训练决策树模型并使用梯度提升的方法不断迭代来优化损失函数，从而提高模型的准确性。

GBDT 在处理回归和分类问题时都非常有效，并且通常用于预测建模和特征工程中。

ID:3429

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本课程基于Abaqus,应用两种加载方式一-FluidCavity与Pressure分别介绍了气动驱动软体机器人仿真分析流程。

本课程基于Abaqus,应用两种加载方式一-FluidCavity与Pressure分别介绍了气动驱动软体机器人仿真分析流程。

该软体机器人涉及两种材料，主变形部分选用超弹性材料，应用Yeoh本构定义材料属性;限制层部分定义为线弹性材料。

此外，对结果的后处理进行了简要介绍。

想学轮胎充气、气囊充气、各种充气分析都能用

YID:6719

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电源环路的计算、环路补偿、环路仿真

电源环路的计算、环路补偿、环路仿真

一直以来，环路的计算和补偿都是开关电源领域的“难点”，很多做开关电源研发的工程师要么对环路一无所知，要么是朦朦胧胧，太多的未知数，这是产品开发的大忌。

通过明确的计算和仿真，我们的产品设计才是科学的，合理的，可靠的。

本设计资料，从简单的BUCK电路入手，详细说明了如何进行电源环路的计算和补偿，并通过saber仿真验证环路补偿的合理性。

本连接提供参考资料如下：

1.环路计算，补偿和仿真PDF文件一份

2.mathcad的环路计算书一份

3.saber仿真文件一份

ID:3815

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labview编写的数据回放软件，支持多曲线回放，支持曲线缩放，支持曲线打标签，支持曲线勾选可见不可见，支

labview编写的数据回放软件，支持多曲线回放，支持曲线缩放，支持曲线打标签，支持曲线勾选可见不可见，支持点击曲线加粗显示，支持点击曲线显示当前曲线Y标尺，支持曲线配置，支持红蓝标尺，支持曲线时间轴以时间或数据点数显示，支持数据以图片或excel格式导出

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光伏电池MPPT仿真模型

光伏电池MPPT仿真模型

1.光伏电池参考一篇文献搭建的

2.在温度25 光照1000的时候光伏电池最大功率10kw

3.仿真在1秒和2秒的时候光照增加200、减小200，可以看到在扰动观察法点作用下最大功率点跟踪算法能够迅速且准确跟踪光伏板的最大功率

2018b版本～

ID:1625

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变频与移相混合控制的全桥LLC谐振变换器

变频与移相混合控制的全桥LLC谐振变换器

有参考文献（看下图）

控制与移相控制组成的混合式控制全桥LLC谐振变换器仿真（PFM+PSM混合控制）

输出电压闭环控制稳定在360V，软开关，宽范围，可实现调频和移相的自动切换，调频和移相控制下的稳定运行

2018b版本

ID:9829

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ISSA-CNN-LSTM-Attention改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语

ISSA-CNN-LSTM-Attention改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言

1.多变量单输出，回归也可替换为时序单列预测。

Matlab版本要在2020B及以上。

优化的参数为：学习率，隐藏层节点数 ，正则化参数。

评价指标包括:R2、MAE、RMSE和MAPE等，出图效果如图1所示

2.麻雀算法改进点如下，附有PDF文献：

引入tent混沌映射初始化种群，采用自适应权重提高发现者个体位置质量，基于莱维飞行提升搜索质量，最后加入可变螺旋位置更新策略，使追随者位置更新变得更加灵活。

四个改进点，可完全满足您的需求

如果需要测试函数对比（与原始SSA）需要+20元

3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰适合新手小白

4.附赠示例数据，如图2所示运行main一键出图

5.商品只是提供模型，价格不包含，后可保证运行

6.模型只是提供一个衡量数据集精度的手段， 因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果～

ID:8999

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多晶介电击穿相场模拟comsol电树枝

多晶介电击穿相场模拟comsol电树枝

采用comsol相场模拟陶瓷介电击穿过程。

晶粒与晶界具有不同的击穿场强，由于晶界的阻挡作用，击穿强度增加。

并且晶界在电场作用下出现介电常数降低现象。

晶界面设置不同的介电常数

可以根据实际SEM图片定制特定的晶粒分布，模拟独特的介电击穿路径。

ID:63800

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PSO-LSTM时间序列，基于粒子群算法优化长短期记忆神经网络(PSO-LSTM)的时间序列预测需要分类和回归也可更换

PSO-LSTM时间序列，基于粒子群算法优化长短期记忆神经网络(PSO-LSTM)的时间序列预测需要分类和回归也可更换

MATLAB代码，中文注释清晰，非常适合新手小白

替换数据即可运行，

推荐2018B以上版本，

ID:5629

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DSP芯片程序读取 DSP28德州仪器28系列DSP反汇编，定点器件和浮点器件均支持，能够根据out、hex或bin文件建

DSP芯片程序读取 DSP28德州仪器28系列DSP反汇编，定点器件和浮点器件均支持，能够根据out、hex或bin文件建立可以编译的CCS汇编语言工程，并且编译后可生成二进制完全相同的bin文件，方便进行研究软件设计思路，二次开发，器件迁移，混淆再链接，研究通信协议，解除ID限制，提取算法等，小批量的代码转C。

ID:77268

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锂离子电池单颗粒模型

锂离子电池单颗粒模型

Matlab实现

参数如参考文献

ID:93100

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光伏+混合储能三相并网超级电容能量管理

光伏+混合储能三相并网超级电容能量管理

1、光伏MPPT最大功率跟踪

2、混合储能采用低通滤波器进行功率分配，可有效抑制功率波动，

3、对超级电容的soc进行能量管理，soc较高时多放电，较低时少放电， soc较低时状态与其相反。

4、蓄电池和超级电容分别采用单环恒流控制，研究了基于超级电容的SOC分区限值管理策略，

分为放电下限区，放电警戒区，正常工作区，充电警戒区，充电上限区。

5、采用三相逆变并网，将直流侧800v电压逆变成交流311v并网，

逆变采用电压电流双闭环pi控制，pwm调制。

6、功率关系满足交直流微网要求：直流负载的功率由光伏、储能、电网三者一起供给，

1）当光伏能量满足负载需求时，多余的能量流向电池（电池做了限流，最大充电功率在32kW左右）

2）当光伏能量满足负载需求且电池无法容纳多余的能量时，剩余的能量并入大电网（由于LC滤

波器的原因，电网和直流母线进行小功率传输时，电流较小，THD比大功率略大）

3）当光伏能量和储能能量（最大放电功率也是32kW）都不足以提供负载时，电网向直流负载供电。

ID:42120

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DL00309-基于图神经网络的few shot小样本学习完整实现

DL00309-基于图神经网络的few shot小样本学习完整实现

该图形模型由一组输入图像构成，其标签可以被观察或不可观察。

通过将通用的消息传递推理算法与它们的神经网络对应物相结合，定义了一个图神经网络结构，该结构概括了最近提出的几种少样本学习模型。

除了提供改进的数值性能外，这个以轻松扩展到少样本学习的变体，例如半监督学习或主动学习，展示了基于图的模型在“关系”任务上良好运作的能力。

ID:891900

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车桥耦合matlab程序。

车桥耦合matlab程序。

使用newmark法进行数值积分，考虑不平顺车辆-无砟轨道-桥梁耦合的动力学求解全套代码。

YID:54500

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多维时序 | 基于DNN深度神经网络多变量时间序列预测(考虑历史特征的影响)

多维时序 | 基于DNN深度神经网络多变量时间序列预测(考虑历史特征的影响)

【关键词】：Matlab；DNN回归；滑动窗口；多变量历史特征

【实物】：

1）案例包括一个多输入单输出回归问题

2）案例采用滑动窗口方式同时考虑多个历史特征对预测结果的影响；

3）具有清晰的编码框架，注释清晰，易上手，直接替换Excel中的数据即可；

4）模型运算结果直接输出Excel，包含（R2、NSE、MARE、MAE等）7类预测性能统计指标，方便选取。

5）输出预测值和真实值曲线图，散点图两种类型的图片。

ID:7229

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EKF扩展卡尔曼滤波算法做电池SOC估计，在Simulink环境下对电池进行建模，包括：

EKF扩展卡尔曼滤波算法做电池SOC估计，在Simulink环境下对电池进行建模，包括：

1.电池模型

2.电池容量校正与温度补偿

3.电流效率

采用m脚本编写EKF扩展卡尔曼滤波算法，在Simulink模型运行时调用m脚本计算SOC，通过仿真结果可以看出，估算的精度很高，最大误差小于0.4%

ID:9653

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欧姆龙ModbusRTU主站通讯，无协议模式通讯，RS485通信，只需2步轻松实现，不需要欧姆龙麻烦的配置才能实现M

欧姆龙ModbusRTU主站通讯，无协议模式通讯，RS485通信，只需2步轻松实现，不需要欧姆龙麻烦的配置才能实现Modbus通讯。

本功能块适用欧姆龙CP1H,CP1L，CJ2M等PLC，实现方式是设置里的rs232c模式。

如果你是CP2E请修改执行标志位具体看说明书。

此程序CRC有锁RTU部分无锁方便设置。

此功能块使用说明：

（1）如果只负责modbusRTU读操作，CRC校验功能块可以不需要导入，通过外部CRC校验工具就能算出正确的CRC报文。

案例读报文在D0开始的的8个字节，发送D0D几有功能块内部变量设定，可自行修改比如到D100等，本案例发送D0后的8个字节，接收返回9个字节存储在D10后的5个字里，同样返回数据存储D几都可在功能块内部设置完成。

（2）如果进行写操作，需要导入CRC校验功能块，操作与上述（1）一样。

（3）本功能块只支持01 02 03 04 05 06 功能码，10 0F 功能码不支持。

因为CRC校验只有8位。

（4）多功能块调用请用轮询读写。

之后会有设置图片。

ID:7830

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PMSM负载估计 负载转矩预测文献复现

PMSM负载估计 负载转矩预测文献复现

永磁同步电机负载转矩估计、PMSM负载转矩测量、负载预测、转矩预测的MATLAB/simulink仿真模型，模型包可运行，配套9页的英文文献，部分章节已截图。

负载估计方法包括卡尔曼滤波、离散卡尔曼滤波、Luenberger龙博格观测器等方法。

关联词：负载自适应、转矩估计、电机转速闭环控制、永磁同步电机闭环控制、抗扰控制。

ID:119

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机械臂 轨迹优化 鲸鱼算法、改进鲸鱼优化算法，粒子群算法 优化353样条曲线。

机械臂 轨迹优化 鲸鱼算法、改进鲸鱼优化算法，粒子群算法 优化353样条曲线。

针对时间的单目标优化，改进鲸优化3-5-3多项式插值出的图有:

①适应度曲线图；

②机械臂各关节角度、速度、加速度曲线；

③机械臂末端轨迹图。

带速度，加速度约束条件，鉴别真伪

ID:21146

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内嵌式永磁同步电机复矢量电流调节器设计

内嵌式永磁同步电机复矢量电流调节器设计

针对内置式永磁同步电机d、q轴电流存在动态耦合的问题，在基于有效磁链概念得到IPMSM的复矢量数学模型，设计相应的复矢量电流调节器，实现了d、q轴电流的动态解耦。

通过仿真验证所实现方法的有效性和可行性。

提供对应的参考文献;

ID:13120

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谐波线性化，序阻抗模型

谐波线性化，序阻抗模型

ID:33350

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DQN算法

DQN算法

Q-learning算法

让红色方格自己寻找最便捷的路径避开障碍物到达黄色圆圈，非常的智能。

视频里是DQN的训练过程，全程只需要3分钟。

Q-learning需要训练半小时。

ID:1615

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