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weixin_39822095
2020-09-09 02:30:44
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光伏功率预测!TCN-LSTM-Attention-ABKDE自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测.html.rar
光伏功率预测!TCN-LSTM-Attention-ABKDE自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测.html
基于梯度信息的医学影像质量评估百分比.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
PID期刊论文复现之基于Simulink四旋翼无人机PID控制
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基于梯度优化算法(GBO)整定PID参数(Matlab、Simulink仿真)
基于梯度优化算法(GBO)整定PID参数(Matlab、Simulink仿真)内容概要:本文介绍了基于梯度优化算法(GBO)整定PID控制器参数的方法,并提供了在Matlab和Simulink环境下的仿真实现。通过GBO算法优化PID控制器的比例、积分和微分系数,提升控制系统的动态响应性能与稳定性。文档展示了算法的实现流程、仿真模型构建及优化效果对比,帮助用户掌握智能优化算法在经典控制问题中的实际应用。同时,资源中还包含多种群智能算法(如GA、PSO等)用于PID参数整定的对比研究,便于进一步分析不同优化策略的性能差异。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的科研人员、工程技术人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①学习并掌握GBO等智能优化算法在PID参数整定中的应用;②开展控制系统优化设计,提升系统响应速度、降低超调量和稳态误差;③进行学术研究或工程项目中对控制策略的仿真验证与性能比较。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码和Simulink模型进行实操演练,重点关注目标函数设计、算法参数设置及仿真结果分析,同时可对比其他优化算法(如GA、PSO)的效果以加深理解。
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