CNN卷积神经网络回归预测算法实现（基于Matlab 2018b及以上版本）-代码附样本供实验，Excel数据可替换使用,CNN卷积神经网络回归预测算法实践与Matlab应用-适用于Matlab

基于粒子群算法与非合作博弈的风-光-氢微网容量配置优化研究——以新疆某地区为例的混合微电网综合成本优化分析,基于非合作博弈与粒子群算法的混合微电网容量优化配置研究,[1]关键词：非合作博弈；粒子群算法；风-光-氢微网；容量配置；matlab[2]参考文献：《基于非合作博弈的风-光-氢微网容量优化配置》[3]主要内容:原文程序，多分布式电源参与的混合微电网容量优化配置是微电网设计的一个重要环节，文中针对风电场、光伏电站和制氢-储氢-发电一体化微电网系统的容量配置问题进行研究。数据采用新疆某地区典型月的风速和光照强度数据对微电网容量配置进行算例分析。结果表明该模型能够在月综合成本相对较低的前提下保证供电的可靠性，实现了微电网系统容量的合理配置。,非合作博弈; 粒子群算法; 风-光-氢微网容量配置; 新疆某地区典型月数据; MATLAB仿真分析。,基于粒子群算法的混合微网容量配置优化研究——以风-光-氢微网为例（MATLAB实现）

基于改进的鲸鱼优化算法GSWOA的Elman参数优化及多输入单输出拟合预测模型建立——Matlab实现,基于改进的鲸鱼优化算法的Elman参数优化和多输入单输出拟合预测模型（MATLAB实现）,基于改进的鲸鱼优化算法GSWOA对Elman的参数进行优化，建立多输入单输出的拟合预测模型。程序内注释详细直接替数据可用。程序语言为matlab。,GSWOA优化算法; Elman参数优化; 多输入单输出预测模型; MATLAB程序; 程序内注释详细,MATLAB中的GSWOA算法优化Elman网络参数——多输入单输出预测模型

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基于电磁超声技术的铝制被测试件分析：激励与接收端电磁线圈及永磁体影响下的求解区域研究,电磁超声在铝制材质中的应用：激励与接收端电磁线圈及磁铁特性的解析研究,comsol电磁超声激励端电磁线圈、接收端电磁线圈、被测试件为铝制材质，求解区域为空气包裹区域，磁铁为永磁体。电压接收。,comsol;电磁超声;激励端电磁线圈;接收端电磁线圈;铝制被测试件;空气包裹区域;永磁体;电压接收,COMSOL电磁超声检测：铝制被试件与电磁线圈的交互作用