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小白也能学会的预测新模型！ReliefF特征选择+XGBoost回归！目录小白也能学会的预测新模型！ReliefF特征选择+XGBoost回归！预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现ReliefF-XGBoost多变量回归预测1.excel数据集，7个输入特征，1个输出特征。2.

引言2024年电工杯数学建模竞赛的A题聚焦于园区微电网的风光储协调优化配置问题。这一问题旨在通过数学建模和优化算法，提高风光发电在园区总发电量中的占比，同时减少因风光发电与负荷不匹配导致的弃电问题。本文将介绍题目背景、解题思路，并提供代码获取方式。题目背景园区微电

1.在MATLAB中使用循环结构对给定的数列A=[33,689,-705,2024,-6,29]进行升序排序。（注意：不可以使用任何MATLAB自带的排序函数直接操作。）%给定数列A=[33,689,-705,2024,-6,29];%获取数列长度n=length(A);%冒泡排序算法fori=1:n-1forj=1:n-i

空间中有一均匀带电的立方体，电荷密度ρ=1，边长为a=1。使用数值积分求空间中各点的电场和电势主程序（根据输入坐标值求该点电势，场强）：%开始计时tic;%接受用户输入的坐标x_input=input('请输入x坐标：');y_input=input('请输入y坐标：');z_input=input('

A题：园区微电网风光储协调优化配置        这个题目整体就是一个优化问题，可以采用Matlab+Yalmip+Gurobi求解器进行求解，持续更新中，敬请关注！！        园区微电网由风光发电和主电网联合为负荷供电，为了尽量提高风光电量的负荷占比，需配置较高比例的风光发电装机

1.算法运行效果图预览  2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述        随着移动互联网和物联网技术的飞速发展，位置服务（LBS）已成为许多应用的核心功能，如导航、社交网络和智能物流等。室外定位技术，如全球定位系统（GPS），已相当成熟并广泛应用。然而，由于建

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a  3.算法理论概述       基于经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）的滚动轴承故障诊断算法是一种有效的非平稳信号处理方法，特别适用于处理非线性、非平稳的振动信号。该方法通过自适应地将复杂信

clc;closeall;clear;%地理坐标和像素坐标的相互转换[pic,R]=geotiffread('boston.tif');%读取带地理坐标信息的tif影像[m,n,~]=size(pic);%像素坐标转换为地理坐标figure(1),imshow(pic),title('不带地理坐标的静态图片');holdon;scatter(n/4,m/4,500,'r.');%选择1/

TOPSIS法TOPSIS法简称为优劣距离解法，是一种常见法综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各个评价方案之间的差距。模型介绍上篇文章谈到的层次分析法是有局限性的。比如评价的决策层不能太多，太多的话n会很大，判断矩阵和一致性矩阵差异可能会很大。其次，其无

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

代码：a=0;b=1;f=@(x)x*x-sin(x);eps=0.08;%区间精度可以修改while((b-a)>=eps)   x1=a+0.382*(b-a);   x2=a+0.618*(b-a);   disp(['x1=',num2str(x1)]);   disp(['x2=',num2str(x2)]);   iff(x1)<f(x2)      

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成

1.算法描述       史密斯图表(Smithchart，又称史密斯圆图)是在反射系散平面上标绘有归一化输入阻抗（或导纳）等值圆族的计算图。是一款用于电机与电子工程学的图表，主

1.算法描述        随着无人机作业自主性、智能化、多任务等方面要求的提高，无人机从单机作业发展到集群作业，对多机集群通信技术提出了更高的要求。采用多架无人机

前言 基本操作1.matlab中如何使用类似字典的方式进行​​键值操作​​；ids=[0123456];names={'Unknown','Round','Left','Right','Uturn','Bicycle','Pede

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

前言 基本操作1.matlab中如何使用类似字典的方式进行键值操作；ids=[0123456];names={'Unknown','Round','Left','Right','Uturn','Bicycle','Pedes

​决策树原理        决策树通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点来对其进行分类。树上的每个非叶子节点代表对一个属性取值的测试，其分支就代表测试的每个结

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

 matlab代码   clcclearcloseall;A=0.4;B=0.1;I=0.4;S=0.5; %odetspan=[050];y0=[IS];[t,y]=ode45(@(t,y)odefun(t,y,A,B),tspan,y0);r=

已知A矩阵为： 4  20 12 8 3  15  7 40 8  22 12 36 11 30 18 46 求该矩阵的逆、行列式、秩、迹  a=[4,20,12,8;3,15,7,40