我做的畢業(yè)設計,用AT89S51 控制LCD1602作為顯示. DS1302時鐘芯片顯示時間,DS18B20測量溫度,還有4X4的鍵盤驅動.實現(xiàn)了一個計算功能.可以用PROTUES 仿真軟件仿真,當時我還做出實物來了.
上傳時間： 2013-11-29
上傳用戶：拔絲土豆
數(shù)模用的時間序列模型，要用matlab編程
上傳時間： 2017-07-25
上傳用戶：zhanditian
C8051F58x CAN BUS 可以提供傳輸 溝通介面 節(jié)省開發(fā)時間
上傳時間： 2017-09-23
上傳用戶：924484786
該文檔為神經(jīng)網(wǎng)絡與時間序列模型在股票預測中的比較簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡 時間序列
上傳時間： 2021-11-03
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該文檔為時間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型在股票預測中的分析資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時間： 2021-11-06
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由玉面白狐修改的即時聊天，加入站長廣播，線上人數(shù)、防止穿牆及踢人，及加上發(fā)言時間及日期，可知是何時的發(fā)言，以及防止別人惡意洗畫面，修正一些之前的錯誤，及小小重排了一下版面，再加java提示語法，滑鼠移至輸入項即提示消失
標簽： 修改
上傳時間： 2015-06-02
上傳用戶：wlcaption
HMM(Hidden Markov Model)，狀態(tài)數(shù)目N=3，觀察符號數(shù)目M=2，時間長度T=3。 (a) Probability Evaluation: 給定狀態(tài)轉換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、和起始機率 ，求觀察序列 出現(xiàn)的機率。 (b) Optimal State Sequence: 給定狀態(tài)轉換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求一個狀態(tài)序列 使得O出現(xiàn)的機率最大。 (c) Parameter Estimation: 給定狀態(tài)轉換機率A、狀態(tài)符號觀察機率B、起始機率 、和觀察序列 ，求新的A、B、 ，使得O出現(xiàn)的機率最大。
上傳時間： 2014-08-28
上傳用戶：heart520beat
一個很好用的 lcd 時鐘程序 C語言 #include<reg51.h> #include<stdio.h> //定義計時器0 的重裝值 #define RELOAD_HIGH 0x3C #define RELOAD_LOW 0xD2 //定義按鍵彈跳時間 #define DB_VAL //定義設置模式的最大時間間隔 #define TIMEOUT 200 //定義游標位置常數(shù) #define HOME 0 #define HOUR 1 #define MIN 2 #define SEC 3
標簽： include define RELOAD stdio
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：zukfu
對數(shù)據(jù)進行分析處理，確定時間序列模型，最終得到AR（1）模型，再利用卡爾曼濾波對數(shù)據(jù)進性濾波處理
上傳時間： 2017-05-06
上傳用戶：李兆桐114
由于日趨嚴重的環(huán)境問題以及風能利用的成本低廉和技術成熟等原因，風力發(fā)電成為電力系統(tǒng)中相對增長最快的新能源發(fā)電技術，發(fā)展風電成為改善電力系統(tǒng)經(jīng)濟運行極為重要的措施。近幾年，風力發(fā)電機組單機容量和風電場建設規(guī)模都日益擴大，但風力的隨機性和間歇性會對電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行產(chǎn)生一定的影響。因此對于含有風電場的電力系統(tǒng)，需要建立正確的風電場數(shù)學模型和進行風電場的短期風速預測。 首先，運用時間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的預測方法，對風電場的風速序列進行短期預測。該方法用時間序列模型來選擇神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入變量，而神經(jīng)網(wǎng)絡分別運用了BP和GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡進行比較，發(fā)現(xiàn)使用時間序列結合GRNN網(wǎng)絡預測效果比較令人滿意，其對風電場和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性運行具有重要的意義。 其次，建立了風速、風電機組和風電場的數(shù)學模型。風電機組的數(shù)學模型主要包括風力機模型、傳動機構模型和異步發(fā)電機模型，仿真分析了風電機組對于風速的響應。在風電場模型研究中，考慮了尾流效應因素，風電場中各臺風機位置處的風速并不相同，因此研究了風能分布的Jensen模型和Lissaman模型，并進行了案例計算分析，結果表明了風能分布模型在大規(guī)模風電場模型分析中的重要性。本文還提出了風電場等值模型的建立，降低了仿真研究的復雜性，使得分析大規(guī)模風電場并網(wǎng)運行成為可能。 最后，實現(xiàn)了包含風電場的電力系統(tǒng)潮流計算，采用牛頓—拉夫遜法極坐標形式的方法，為研究風電場穩(wěn)定性運行提供了前提條件。同時提出了基于電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定性分析的風電場穿透功率極限計算方法，并揭示了頻率波動對風電場穩(wěn)定運行的影響。
標簽： 風電場 電力系統(tǒng) 穩(wěn)定性
上傳時間： 2013-07-31
上傳用戶：zhengxueliang
