注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 08年数学建模获奖论文

  2. 摘 要 本文通过对近几年来学费变化的研究，综合分析影响学费变化的五个要素，引入了三个变因：学校属性、专业类型、地域差异对学费的影响，对其合理性进行了定量的分析和评价。 首先，我们基于层次分析法建立了模型一。模型一以五个要素，即教育市场供求关系、全国家庭支付承受力、国家财政及相关社会捐助、个人收益率、教育成本为方案层。对于教育市场的供求关系我们用灰色预测GM（1，1）模型预测出未来几年的招生人数，用蛛网模型求解稳定的价格点为3225.51元；对于国家财政及相关社会捐助，我们用回归分析得出其效应关

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2009-07-10
    • 文件大小：1034240
    • 提供者：cbgydwj

  1. PID控制及其MATLAB仿真

  2. 一本详细介绍PID控制及仿真的书籍~ 第 1 章数字 PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-08-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：xxb0216

  1. 长江水质的量化评价与预测析（最新)

  2. 本文分析评价了长江近年的水质情况，确定出长江主要污染源，并分析预测了未来10年长江的污染情况。 建立了模糊综合评价模型来评价长江水质。由所给17个观测站28个月的水质数据，分别求出每个观测站水质处于各类污染的隶属度，建立单因子模糊评判矩阵，结合评价指标的权系数向量，求出反映17个观测站水质状况的模糊综合评判矩阵，并进行归一化处理。求解得长江全流域1类水质断面占17.65% ，2类水质断面47.06%，3类水质断面23.53%，4类水质断面5.88%，5类水质断面5.88%，并得到各断面的水质情

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：kanzztt0000

  1. 长江水质的评价与预测---西安电子科技大学，孙哲，刘玎，姜锦正

  2. 摘要 本文对长江近两年多的水质情况做出了定量的综合评价，并对水质的污染状况、污染源的确定、水质的预测与控制这四个问题分别建立了相应的模型。并对求解结果作出了分析。 针对问题一，对于相同污染因素的不同等级，采取梯度赋权的方法确定权重。利用“理想点法”和灰色关联度的思想，建立综合排名模型，得到各个地区整体综合污染情况排名。相应的排名为{3，2，6，14，4，7，8，16，5，12，1，13，15，11，17，10， 9} 针对问题二，对干流上7个观测点隔开的6个江段进行分析。根据一位水质模型推导出

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：renesun

  1. 灰色GM（2，1）程序

  2. 怎么网上很少有GM（2，1）呢，用matlab编写的灰色GM（2，1）程序，精度有些差，大家看看那有改进的地方呢？

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-10
    • 文件大小：972
    • 提供者：ldxab

  1. gm灰色模型matlab源程序代码

  2. 部分代码（内含3个例子，1分绝对划算）： function yc0=GM1(x0,N) %x0 is the original data , %N is the number you want to predict. n=length(x0); for i=1:n x1(i)=sum(x0(1:i)); end % for k=2:n % 紧邻均生成 z % z(k)=0.5*x1(k)+0.5*x1(k-1);

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-13
    • 文件大小：2048
    • 提供者：xj10921092

  1. 灰色预测GM（1,1）模型matlab程序

  2. GM（1,1）灰色预测模型 y=input('请输入数据 ');%输入数据请用如例所示形式：[48.7 57.17 68.76 92.15] n=length(y); y0=ones(n,1); y0(1)=y(1); for i=2:n y0(i)=y0(i-1)+y(i); end

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-18
    • 文件大小：714
    • 提供者：yhzqwe

  1. PID电机控制

  2. PID电机控制目录 第1 章 数字PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.9 带滤波器的PID

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：forever188141

  1. 灰色预测模型GM(1,n) Matlab程序

  2. %%本例为GM（1，n)模型，运行过程中需要输入三个变量(向后预测数据个数，两个属性变量) %T为向后预测的数据个数 %输入每一个预测值对应的两个自变量的值，本例测试数据为： %T=1，x1=400,x2=500;（若T=2，则要输入两个x1、x2，以此类推）

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2019-01-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：jjhuangcheng

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词：人口总量；灰色系统；BP 人工神经网络；灰色人工神

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：360448
    • 提供者：weixin_39840387

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词：人口总量；灰色系统；BP 人工神经网络；灰色人工神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：324608
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 基于GM（1，1）与BP神经网络的卫星钟差预报

  2. 针对单一钟差预报模型的局限性，提出了一种基于GM（1，1）与BP神经网络组合的GPS卫星钟差预报方法。该方法首先用GM（1，1）对钟差进行建模预报，然后利用BP神经网络对GM（1，1）的预报残差建模，并进行外推预报，将GM（1，1）的钟差后续预报值与BP神经网络的残差预报值对应相加可得最终的钟差预报结果。用IGS提供的精密钟差数据进行试验，并与单一灰色模型进行了对比，结果显示，组合模型对未来6 h、12 h、18 h和24 h的钟差序列分别预报，平均预报精度分别为0.36 ns、0.41 ns、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38712279