Copula理论及应用实例

【实例简介】中性点经线圈接地单相对地短路仿真

该模型大致基于T.Athay等人提出的IEEE 39总线系统，用于面向研究的研究和教育目的。该基准的SimPowerSystems实现的作者是IREQHydro-Québec研究所的Ali Moeini和Innocent Kamwa。参考文献A. Moeini，I。Kamwa，P。Brunelle，G。Sybille，“在SimpowerSystems中实现的开放数据IEEE测试系统，用于电网动力学和控制的教育和研究”，电力工程大会（UPEC），2015年第50届国际大学，2015年9月1-4日，英国斯塔福德郡大学。http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7339813&tag=1

时域、频域特征已经归一化，可直接做分类或回归任务

MATLAB/SImulink-10机39节点

在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。  偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。

基于DCP去雾实例

【实例简介】蚁狮算法简单的说就是一个不断迭代搜索最优解的过程。 好的优点，已被应用到SVM、Elman神经网络、GM (1,1)以及螺旋桨页面曲线参数寻优等场合。 蚁狮算法包含以下几个角色：蚂蚁，蚁狮（使用陷阱捕食蚂蚁的一种昆虫）和精英蚁狮。 蚂蚁代表着尝试解，它随机走动，但是由于陷阱会滑向蚁狮。 蚁狮代表着局部最优解，在每次蚂蚁随机走动之后都会根据蚂蚁和蚁狮的评价值来更新

脉冲雷达测速测距的matlab程序，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。程序无错，可仿真，很好用

【实例简介】

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