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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 2018b以上版本,CNN 卷积神经网络回归预测算法（基于Matlab实现）特殊要求：Matlab版本应高于2018bMATLAB代码，多输入单输出，结果如图数据直接用，附样本供实验。代码运行无误，直接更Excel数据即可实现。不负责详解，拿完直接发邮箱。,CNN; 卷积神经网络; 回归预测算法; Matlab 2018b以上版本; 代码运行无误; Excel数据; 样本供实验; 邮件发送。,基于Matlab 2018b以上版本的CNN卷积神经网络回归预测算法代码实现

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）

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基于支持向量机SVM的Matlab二分类与多分类预测建模：直观注释，图形展示包括分类预测图、混淆矩阵图与ROC曲线图,利用支持向量机SVM进行二分类与多分类预测建模的Matlab程序详解,利用支持向量机SVM做二分类和多分类预测建模。程序注释详细直接替数据就可以用。程序语言为matlab。程序可以直接可以出分类预测图，混淆矩阵图，ROC曲线图。,SVM; 二分类预测建模; 多分类预测建模; 程序注释; MATLAB; 分类预测图; 混淆矩阵图; ROC曲线图。,基于SVM的二分类与多分类预测建模及可视化分析程序