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自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、环境监测、水下作业等领域的核心装备，其路径跟踪控制性能直接决定作业精度与任务可靠性。欠驱动AUV因推进器配置受限，存在非完整约束，导致其二维路径跟踪控制面临非线性、强耦合、模型不确定性等诸多挑战。为解决上述问题，本文提出一种融合视线（LOS）制导与反步控制的欠驱动AUV二维路径跟踪控制策略。首先构建AUV水平面运动误差模型，明确期望速度与实际运动状态的偏差
交直流混合微电网通过互联变换器实现交流子网与直流子网的耦合，可高效整合可再生能源、储能系统及各类负荷，是未来分布式能源利用的核心架构之一。源荷扰动（可再生能源出力随机波动与负荷不确定性变化）易导致系统功率失衡，引发频率偏差，若偏差超出允许范围，将严重影响电能质量甚至导致系统失稳。传统负荷频率控制方法高度依赖精确的系统数学模型，难以适配交直流微电网多源异构、拓扑多变、参数时变的特性，且对随机性源荷扰
文献来源：光伏和风电等分布式电源 (distributed generation，DG)高渗透率接入，使传统的单向辐射状无源配电网逐步转变为含多能供电、必要时辅助以弱环状拓扑结构运行的有源配电网[1-3]。间歇性分布式电源注入功率呈现较强的不确定性，传统配电网网络重构技术面临很多新的挑战[4-5]。需要对多类型分布式电源注入功率的不确定性进行合理分析与建模，并在网络重构模型中予以考虑，以确保配电网
摘要：本项目利用MATLAB实现MOE-SVR混合专家模型进行股票价格预测。针对金融时间序列的高噪声、非线性特征，该方法结合支持向量回归(SVR)的核函数优势和专家混合(MoE)的分治策略，通过门控网络动态分配专家权重，提升预测精度。项目包含数据预处理、特征工程、模型训练与评估全流程，采用MATLAB R2025b实现，提供完整代码和可视化分析。实验表明，该模型能有效适应不同市场状态，相比单一SV
本文提出了一种基于CEEMDAN-KPCA-PINN的混合模型用于多变量时序预测。该方法首先采用CEEMDAN算法对复杂时序数据进行多尺度分解，通过KPCA进行非线性降维提取关键特征，最后利用PINN网络结合物理约束进行预测。实验表明，该模型能有效处理高维、非线性、含噪声的时序数据，在保持预测精度的同时确保物理一致性。MATLAB实现代码展示了数据预处理、特征分解、网络构建等关键步骤，为工程应用提
重要性：在复杂山地等地形条件下执行任务时，无人机的三维路径规划至关重要。它确保无人机能够安全避开障碍物，高效地从起始点到达目标点，同时满足任务的特定要求，如数据采集范围、信号覆盖等。例如，在山地地形的测绘任务中，合理的路径规划可以使无人机在不碰撞山体的前提下，全面覆盖需要测绘的区域，提高测绘数据的准确性和完整性。挑战：复杂山地模型带来诸多挑战。山地地形起伏大，存在大量不规则的障碍物，使得搜索空间极
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。：在复杂山地等地形条件下执行任务时，无人机的三维路径规划至关重要。它确保无人机能够安全避
随着无人机技术的飞速发展，无人机群在通信领域展现出巨大潜力。空中智能反射面（AIRS）辅助的无线通信系统为提升无人机群通信性能提供了新途径。然而，实际通信环境中存在多种衰落效应，如 Nakagami - m 衰落和逆伽马阴影衰落，严重影响通信质量。深入研究考虑这些衰落效应的 AIRS 辅助无人机群无线通信系统，对于提高无人机群通信的可靠性和稳定性至关重要。
随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）作为一种将电、热、气等多种能源形式进行耦合与协调的系统，展现出巨大的发展潜力。其核心在于通过优化调度，实现能源的高效利用、运行成本的降低以及环境效益的提升。本文深入探讨了基于非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的综合能源优化调度策略。首先，阐述了综合能源系统的基本构架及其多
在电力系统运行中，需求响应作为实现供需平衡的重要手段，通过引导用户调整用电行为，可有效缓解峰谷差矛盾、提高能源利用效率。价格型需求响应作为需求响应的主要形式之一，通过制定合理的电价策略（如峰谷分时电价、实时电价等）影响用户用电决策，促使负荷在不同时段转移，从而优化电力资源配置。负荷转移率是衡量价格型需求响应效果的关键指标，准确描述负荷转移率与电价之间的关系对制定科学的电价策略具有重要意义。
机器人路径规划是移动机器人领域的核心问题之一，其目标是在给定环境中找到从起始点到目标点的最优或次优路径。传统路径规划算法，如Dijkstra、A*等，在处理复杂动态环境和时延约束方面存在局限性。时延Petri网（Timed Petri Nets, TPN）是一种能够有效建模和分析具有时延特性的离散事件系统的工具。然而，将TPN直接应用于大规模路径规划问题时，可能会面临状态空间爆炸的挑战。
包含AMESim主机模型、LNG气体发电机模型、柴油主机模型、轴带电机模型、电池模型、传动轴系模型、负载模型，Simulink能量管理策略模型，支持主机、发电机、电池、电机等联合仿真，适合船舶动力系统、混合动力、船舶动力学、船舶工程、船舶动力学等专业学习、研究、课程设计使用。资料内容：AMESim模型文件、Simulink模型文件、FIS文件、操作说明文档，模型结构清晰，参数可调，仿真流程完整，适
摘要：本文提出了一种基于GWO-Transformer混合模型的风电功率预测方法，通过灰狼优化算法(GWO)自动调优Transformer网络参数，提升预测精度。该方法首先对风电数据进行异常值处理和滑动窗口划分，利用GWO优化Transformer的隐藏单元数、层数和dropout率等关键参数。模型采用MATLAB R2025b实现，包含数据预处理、GWO优化、Transformer建模、训练评估
摘要：本文介绍了一个基于SVM和孤立森林(IF)的数据异常检测MATLAB实现方案。该方案提供完整的代码封装，包含数据生成、预处理、模型训练、预测评估全流程，支持参数设置、断点恢复和可视化分析。系统通过融合SVM和IF的异常分数，采用稳健归一化方法，在测试集上取得AUC 0.8047、AP 0.3382和F1 0.4250的指标。项目提供详细注释和简洁两个版本代码，包含8种可视化图表，支持Top-
摘要：本文介绍了一个基于MATLAB的随机森林(RF)光伏功率预测项目，通过整合历史功率数据和多源气象信息，构建多变量单步预测模型。项目详细展示了从数据预处理、特征工程到模型训练与验证的全流程，采用随机森林算法处理光伏功率预测中的非线性关系。代码示例包括数据准备、训练集划分和模型训练等关键步骤，利用TreeBagger函数实现100棵决策树的集成学习。该模型能有效提高预测精度，为电网调度提供可靠支
本文介绍了一种基于经验小波变换(EWT)和支持向量机(SVM)的智能故障诊断方法。该方法通过EWT自适应分解非平稳信号，提取多尺度特征，再结合SVM的分类优势实现高精度故障识别。项目针对工业设备故障诊断中的信号非平稳性、噪声干扰等挑战，提出了完整的解决方案架构，包括信号预处理、EWT特征提取、SVM建模和参数优化等模块。实验结果表明，该方法在小样本情况下仍能保持较高诊断准确率，可广泛应用于旋转机械
MATLAB网络浮动许可证管理的关键在于合理调度和优化使用。文章指出常见问题包括授权被闲置占用、高峰期资源不足等，建议通过摸底排查、智能调度系统、优先级设置等方式优化管理。介绍了开源管理工具的应用案例，强调数据化分析和预测使用高峰的重要性。提出将AI技术应用于授权调配的新方向，认为科学的许可证管理不仅能解决资源瓶颈，更能提升整体效率。
智能电网是一种典型的信息物理融合系统,也是关系国民经济发展和国家安全的重大关键基础设施,其安全稳定运行至关重要。近年来,国内外智能电网由于外部攻击而导致的重大安全事件时有发生,智能电网面临的信息物理安全威胁日益严峻。假数据注入攻击作为一种新型恶意网络攻击,能够篡改智能电表中的“互动”用电信息并对智能电网的安全运行产生严重影响。[1]杨新宇, 智能电网中针对“互动”用电信息的假数据注入攻击危害分析
文献来源：为满足“低碳”能源结构的要求，数量庞大的分布式能源接入电网呈规模化趋势，其波动性和随机性给电网的运行安全带来了巨大挑战[1-3]。为应对挑战，微电网作为新兴的电网业态可灵活地进行分布式能源管理，而储能系统在其中起到储存电能、削峰填谷、应急供电等重要作用[4-6]。但在低温环境下，储能系统中起核心作用的电池却常出现充放电效率下降、寿命衰减速率增大等问题[7-8]，高速率的电池老化除了增加如
参考论文：随着科技与经济的快速发展,对能源的需求越来越多。当前能源比重较高的石油、煤炭等都属于不可再生能源,因此全世界都在大力寻找新兴能源。分布式电源作为新一代电源类型,其清洁、无污染与可再生的优点受到人们的重视,但分布式电源存在诸多问题,并入电网系统后对系统的运行方式、节点电压分布与潮流计算等将产生不可忽视的影响,本文将针对分布式电源的特点进行研究,主要研究内容包含以下几个方面:首先阐述分布式电
针对微电网内可再生能源和负荷的不确定性，建立了min-max-min 结构的两阶段鲁棒优化模型，可得到最恶劣场景下运行成本最低的调度方案。模型中考虑了储能、需求侧负荷及可控分布式电源等的运行约束和协调控制,并引入了不确定性调节参数，可灵活调整调度方案的保守性。基于列约束生成算法和强对偶理论,可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行交替求解,从而得到原问题的最优解。
程序主要复现《电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型》的电动汽车部分，依据 EV 储能电池的充放电状态，将 EV 的并网需求方式分为三类：额定功率充电、可调节充电及灵活充放电。第 2 类 EV 在并网时段内储能电池被禁止处于放电状态，但充电功率可调节；第 3 类 EV 在并网时段内储能电池可处于充、放电状态，且充、放电功率均可调节。
负荷预测是根据历史负荷数据情况对未来负荷作出的一种预测或估算， 是电力系统规划和运行极为重要的组成部分， 也是电力系统领域亟须研究的问题［１］。电力负荷预测是电力部门的重要工作，给电网扩展、 电力调度等方面提供重要决策依据。随着智能电网的深入发展， 用电需求越来越多， 比如电动汽车、 分布式发电机等的接入， 增加了智能电网用电侧的不稳定性， 这会带来电力系统的波动， 造成电力负荷的不确定性；
模糊控制是根据经验建立模糊规则，再把传感器接收的实时信息加以模糊化，进而将模糊化后的信息加以模糊推理，将模糊推理后的信息清晰化后加到执行器上，此过程就完成了模糊控制的流程。由于模糊系统的设计存在主观性，模糊控制的设计都是基于对专业人员实际经验的认识基础上的，所以把神经网络的能力融入到模糊系统中，使用分布式计算的神经网络表达，达到了模糊控制系统的自组织、自学习的效果。在模糊 RBF 神经网络中，神经
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