社区云

支持向量机

数学建模与科研来自深开鸿技术专区

kaihong.csdn.net · 2025-07-21 09:31:30

含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）

作为直连用户的终端，配电系统集中分布于电网末端，有数据证实，电网中大多数停电故障源于配电网。可以说，配电网是否能够稳定持续运行将直接关系到大电网运行;在工业化进程持续推进的今天，能源消耗速度日益加快，环境污染问题也愈发突出，包括风力、光伏等在内的分布式发电技术凭借着无污染、资源丰富等一系列优势而备受人们关注，极富发展潜力。

#分布式 #matlab #开发语言 +1

872 

19 
老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

41 

1 
老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#无人机 #算法 #matlab +1

32 
老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

94 

3 
老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

189 

3 
老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化控制策略模

#人工智能 #算法 #机器学习 +1

142 

2 
2501_93142541 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

65 
2501_93142541 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#无人机 #算法 #matlab +1

55 
2501_93142541 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

103 

2 
2501_93142541 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

148 

6 
woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

69 
woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#无人机 #算法 #matlab +1

78 

1 
woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

82 

1 
woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

195 

2 
woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化控制策略模

#人工智能 #算法 #机器学习 +1

175 

2 
老潘编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

48 
老潘编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#无人机 #算法 #matlab +1

52 

1 
老潘编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 14小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

43 

4 
老潘编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

206 

3 
老潘编程来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化控制策略模

#人工智能 #算法 #机器学习 +1

99 

2 
茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

59 
茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#无人机 #算法 #matlab +1

51 
茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

104 

4 
茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

83 

1 
茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化控制策略模

#人工智能 #算法 #机器学习 +1

154 

6 
荧光Matlab 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

40 

2 
2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

69 
2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#无人机 #算法 #matlab +1

50 
2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

145 

4 
2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

82 

2 
2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化控制策略模

#人工智能 #算法 #机器学习 +1

171 

2 
抬头望远方来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 15小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

89 

1 
抬头望远方来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

127 

2 
抬头望远方来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

115 

2 
抬头望远方来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化控制策略模

#人工智能 #算法 #机器学习 +1

261 

1 
qq408157250 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

100 

2 
qq408157250 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化控制策略模

#人工智能 #算法 #机器学习 +1

223 

2 
欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

82 
欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#支持向量机

90 
欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

95 

2 
欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

192 

2 
欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

参考文献：弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化

#支持向量机

105 

2 
yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

54 
yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#无人机 #算法 #matlab +1

65 
yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

183 

2 
yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

(顶刊复现)基于非线性反步法和Lyapunov-MPC模型预测的自主水下航行器轨迹跟踪控制（包括fossen动力学模型）

自主水下航行器（AUV）作为海洋资源勘探、水下环境监测及军事侦察等领域的核心装备，其轨迹跟踪控制性能直接决定作业任务的完成质量。针对AUV轨迹跟踪过程中存在的强非线性、模型耦合性、执行器约束及外部环境干扰等问题，本文复现了一种基于李雅普诺夫的模型预测控制（Lyapunov-Based Model Predictive Control, LMPC）框架，融合非线性反步法实现高精度、高鲁棒性的轨迹跟踪

#支持向量机

247 

5 
yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究（Simulink仿真实现）

弱电网因其高阻抗和低短路比特性，常导致系统不稳定，限制了功率传输。本研究通过仿真，建立了弱电网条件下跟网型逆变器的小信号扰动模型，包括状态空间模型和阻抗模型。我们提出了一种计算稳态工作点的新方法，并利用状态空间矩阵特征值分析，对系统稳定性进行了深入评估，确定了稳定性界限。为直观比较不同控制策略的效果，我们利用Simulink构建了仿真模型，包括传统控制策略模型和采用双锁相环阻抗重塑的优化控制策略模

#人工智能 #算法 #机器学习 +1

216 

4 
吃兔子的大脑腐来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）

VMD-CNN-LSTM模型是一种结合了变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)的混合预测模型。数据预处理：收集历史电力负荷数据，并进行必要的清洗和规范化处理，以消除异常值和噪声。VMD分解：利用VMD技术对预处理后的负荷数据进行分解，将其分解为多个固有模式函数(IMF)。每个IMF分量代表原始信号中不同频率的成分，有助于分离噪声和信号，并揭示隐藏在复杂负荷数据中

#cnn #lstm #python +1

86 

1 
吃兔子的大脑腐来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究（Matlab代码实现）

随着无人机在城市环境中应用的不断拓展，如物流配送、航拍测绘、交通监控等，其三维路径规划问题日益受到关注。密集型复杂城市场景具有障碍物密集、三维空间约束复杂、实时性要求高等特点，传统路径规划算法难以满足需求。Q-learning算法作为一种强化学习方法，具有无需环境模型、通过试错学习等优点，适合应用于此类场景。本文深入研究基于Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动

#无人机 #算法 #matlab +1

49 

1 
吃兔子的大脑腐来自 AtomGit开源社区

gitcode.csdn.net · 16小时前

【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究（Simulink仿真实现）

系统结构全变流器风力发电机系统由风力机、传动装置、发电机、全变流器（包括六脉波二极管整流器、直流-直流升压变换器和双电平电压源变流器（VSC））以及电网连接部分组成。同步发电机的励磁控制利用连接到全变流器系统的直流环节的降压变换器实现。模型特点该模型为混合模型（HM），包含平均和开关等效电路的组合，以代表功率电子级。允许使用50微秒的时间步长进行仿真，从而优化计算时间。适用于电磁暂态研究，能够准确

#支持向量机

91 

3 

标签介绍

支持向量机

——支持向量机

热门标签

人工智能

3407篇文章
python

697篇文章
大数据

695篇文章
AIGC

451篇文章
java

433篇文章
开发语言

409篇文章
深度学习

332篇文章
学习

284篇文章
数据库

260篇文章
机器学习

249篇文章

关于我们

联系我们（工作时间：8:30-22:00）

400-660-0108 kefu@csdn.net

数学建模与科研 来自 深开鸿 技术专区

老杰爱编程 来自 AtomGit开源社区

老杰爱编程 来自 AtomGit开源社区

老杰爱编程 来自 AtomGit开源社区

老杰爱编程 来自 AtomGit开源社区

老杰爱编程 来自 AtomGit开源社区

2501_93142541 来自 AtomGit开源社区

2501_93142541 来自 AtomGit开源社区

2501_93142541 来自 AtomGit开源社区

2501_93142541 来自 AtomGit开源社区

woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

woshilaiwade 来自 AtomGit开源社区

老潘编程 来自 AtomGit开源社区

老潘编程 来自 AtomGit开源社区

老潘编程 来自 AtomGit开源社区

老潘编程 来自 AtomGit开源社区

老潘编程 来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客 来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客 来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客 来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客 来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客 来自 AtomGit开源社区

荧光Matlab 来自 AtomGit开源社区

2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

2501_92823441 来自 AtomGit开源社区

抬头望远方 来自 AtomGit开源社区

抬头望远方 来自 AtomGit开源社区

抬头望远方 来自 AtomGit开源社区

抬头望远方 来自 AtomGit开源社区

qq408157250 来自 AtomGit开源社区

qq408157250 来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码 来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码 来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码 来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码 来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码 来自 AtomGit开源社区

yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

yyds_2201 来自 AtomGit开源社区

吃兔子的大脑腐 来自 AtomGit开源社区

吃兔子的大脑腐 来自 AtomGit开源社区

吃兔子的大脑腐 来自 AtomGit开源社区

数学建模与科研来自深开鸿技术专区

老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

老杰爱编程来自 AtomGit开源社区

老潘编程来自 AtomGit开源社区

老潘编程来自 AtomGit开源社区

老潘编程来自 AtomGit开源社区

老潘编程来自 AtomGit开源社区

老潘编程来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

茜姐_博客来自 AtomGit开源社区

抬头望远方来自 AtomGit开源社区

抬头望远方来自 AtomGit开源社区

抬头望远方来自 AtomGit开源社区

抬头望远方来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

欢多天天写代码来自 AtomGit开源社区

吃兔子的大脑腐来自 AtomGit开源社区

吃兔子的大脑腐来自 AtomGit开源社区

吃兔子的大脑腐来自 AtomGit开源社区