基于Advisor2002的双电机驱动纯电动汽车二次开发

Buck变换器MPC控制

用MATLAB2019直接运行main.m即可

function [RT,R,wg,h]=longbeige(fun,a,b,wucha,m)%RT是龙贝格积分表%R是数值积分值%wg是误差估计%h是最小步长%fun是被积函数%a b是积分上下限%m是龙贝格积分表中行最大数目%wucha是两次相邻迭代值的绝对误差【核心代码】

【实例简介】自适应滤波器是指根据环境的改变，使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构的滤波器

采用蚁群算法求取TSP问题 1基本原理： 本质上也是一种概率算法，通过大概率收敛到最佳值，和其他的智能算法很相似。蚁群分泌的信息素存在正反馈，使得较佳的解具有大概率被选到，当全局都选用较佳的解，变可以得到整体的最优解。 2几个关键点：  1）概率选择：受信息素浓度和启发函数影响，启发函数为距离的倒数   2）信息素挥发：考虑到信息素随时间的挥发，加入挥发因子  3程序设计步骤：  1）初始化各个参数：包括各点的距离，信息素的初始浓度，蚂蚁数量，信息素挥发因子，信息素和启发函数的重要度因子，启发函数，最大迭代次数，路径记录表等等 2）迭代：对每个蚂蚁随机制定初始值，再根据概率选择，选择出每只蚂蚁的路径，确定每只蚂蚁的路径总长度，以及蚁群的最佳路径长度和平均长度，并对信息素进行更新。   3）展示：展示出最佳路径，以及最佳路径对迭代的变化图  4Matlab代码 程序说明：采用蚁群算法求取TSP问题，共有34个城市，从txt文件加载数据： 运行结果：

【实例简介】

【实例简介】模式识别与机器学习经典书籍的配套代码Ch01-demo

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逐步回归分析.m

dwa动态窗口算法在MATLAB中的仿真代码