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GN算法Matlab代码-OpenWasteWater: OpenModelica废水库模型

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简介:
本项目提供基于GN算法的Matlab代码,用于优化OpenModelica中的废水库模型。通过改进参数估计过程,有效提升废水处理系统的模拟精度和效率。 GN算法的MATLAB代码在OpenWasteWater(OpenModelica库)中有应用。 主要作者是约阿希姆·贝伦特(Joachim Behrendt),来自汉堡工业大学废水管理与水保护研究所,地址为德国汉堡艾森道夫大街42号,邮编21073。 动机: 该软件包旨在服务于TUHH的教学目的。学生通过此工具可以学习过程建模的功能以及废水处理系统的复杂性。 Modelica语言是一种非常有效的教学方法,因为它允许学生开发复杂的模型而无需担心数值方法来求解方程。 为了给学生提供一个可持续的解决方案,需要使用开源软件。 隆德大学发布的OpenModelica平台包含了一个有用的模型库,这为项目的推进提供了帮助。尽管基本构造运行良好,但许多库(包括第三方库)由于文档有限以及在OpenModelica中存在的错误而令人沮丧。 最初由Gerald Reichl开发的废水处理程序包被Dymola采用,这是C公司的产品;然而,在免费版中无法解决上述问题。 在Modelica语言中,“连接器”概念与Dymola中的不同。另一个目的是为学生和未来的废水专业人士提供一个废水库模型,以供他们在实践中使用。 原始方法主要由控制工程师开发。

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客服
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  • GNMatlab-OpenWasteWater: OpenModelica
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    本项目提供基于GN算法的Matlab代码,用于优化OpenModelica中的废水库模型。通过改进参数估计过程,有效提升废水处理系统的模拟精度和效率。 GN算法的MATLAB代码在OpenWasteWater(OpenModelica库)中有应用。 主要作者是约阿希姆·贝伦特(Joachim Behrendt),来自汉堡工业大学废水管理与水保护研究所,地址为德国汉堡艾森道夫大街42号,邮编21073。 动机: 该软件包旨在服务于TUHH的教学目的。学生通过此工具可以学习过程建模的功能以及废水处理系统的复杂性。 Modelica语言是一种非常有效的教学方法,因为它允许学生开发复杂的模型而无需担心数值方法来求解方程。 为了给学生提供一个可持续的解决方案,需要使用开源软件。 隆德大学发布的OpenModelica平台包含了一个有用的模型库,这为项目的推进提供了帮助。尽管基本构造运行良好,但许多库(包括第三方库)由于文档有限以及在OpenModelica中存在的错误而令人沮丧。 最初由Gerald Reichl开发的废水处理程序包被Dymola采用,这是C公司的产品;然而,在免费版中无法解决上述问题。 在Modelica语言中,“连接器”概念与Dymola中的不同。另一个目的是为学生和未来的废水专业人士提供一个废水库模型,以供他们在实践中使用。 原始方法主要由控制工程师开发。
  • GN MATLAB_GNmatlab实现_gn.rar_GN_matlab GN
    优质
    本资源提供了GN(高斯-牛顿)算法在MATLAB中的实现代码。通过该资源,用户可以学习并应用GN算法解决非线性最小二乘问题,适用于科研与工程实践。 基于MATLAB实现经典算法GN,输入矩阵后输出社区结果。
  • 处理仿真BSM1基准拟源.rar
    优质
    本资源包含废水处理仿真BSM1模型基准模型及相关废液模拟的源代码,适用于研究和教学用途,有助于深入理解废水处理过程。 废水处理仿真基准模型BSM1_模型废液_BSM1模型_仿真_废水处理_bsm1_源码.rar 这段文字描述的是一个关于废水处理的仿真基准模型(BSM1)的相关文件,包括了与该模型相关的模拟废液数据、仿真实验以及源代码等内容。
  • MATLAB中的GN
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    简介:本文探讨了在MATLAB环境中实现和应用GN(高斯-牛顿)算法的方法,重点介绍了该算法在非线性最小二乘问题求解中的高效性和便捷性。 在IT领域,社区发现是网络分析中的一个重要环节,旨在识别网络中紧密连接的子群,这些子群称为社区。GN算法(Girvan-Newman算法)是由Micheal E. Girvan 和 Mark E. J. Newman 在2002年提出的一种用于检测网络社区结构的方法。该算法基于边的模割(edge betweenness centrality)来识别和分割网络。 本段落将详细介绍GN算法的原理、实现以及其在Matlab环境中的应用。GN算法的核心思想是通过计算每条边在网络中分隔节点的重要性,即模割值,以此确定社区边界。具体来说: 1. **计算所有边的模割**:对于每个可能被移除的边(e),计算去掉它后网络中各点对之间最短路径数量的变化,并将这些变化总和作为该边的模割值。 2. **根据模割排序边**:依据每条边的模割值大小,从大到小排列所有边缘。 3. **删除高模割边**:按照步骤二中的顺序移除具有最高模割值的“桥梁”边,并在每次去除后重新计算剩余网络中各边的新模割值。 4. **重复上述过程**:直至满足预设条件,比如最小模割值降至某个阈值或已删除一定比例边缘为止。 5. **分割社区**:最后,在移除高模割边后的子图中识别独立的连通分量作为初步确定的社区。 在Matlab环境中,可以通过创建表示网络结构的数据(如邻接矩阵)来实现上述过程。具体的`GN.m`函数可能会包括以下步骤: 1. **初始化**:读取输入数据。 2. **模割计算**:使用Floyd-Warshall算法遍历所有节点对之间的最短路径,并根据这些信息确定每条边的模割值。 3. **排序边缘**:基于各边的模割值进行排列。 4. **迭代切割**:顺序移除高模割边,更新剩余网络中的相关数据并检查停止条件(如达到预定分割标准)。 5. **社区划分**:最后根据连通分量来确定最终的社区结构。 在实际应用中,`GN.m`函数可能需要接受用户输入参数以实现灵活性,并且由于其计算密集型特性,可以考虑优化算法或利用并行处理技术提高效率。总的来说,GN算法通过精确识别网络中的关键边缘来有效地发现和定义各个社区,适用于各种复杂网络的分析任务。
  • MATLAB中的GN
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    本简介探讨在MATLAB环境下实现和应用GN(高斯牛顿)算法的过程与技巧,涵盖其优化原理及编程实践。 GN算法在MATLAB中的实现涉及多个步骤和技术细节。首先需要理解GN(高斯-牛顿)算法的基本原理及其如何应用于非线性最小二乘问题求解。接着,在MATLAB环境中,可以通过编写相应的代码来具体实现这一过程。 为了提高效率和准确性,可以考虑使用MATLAB内置的优化工具箱中的函数作为参考或辅助功能的一部分。此外,调试与测试阶段同样重要,确保算法在各种不同情况下都能稳定运行并达到预期的效果是必要的。 重写后的文本没有包含任何联系方式、网址等信息,并且保留了原始内容的核心意义和技术细节描述。
  • GNMATLAB - 《国际时序生物学》(Chronobiology International)相关
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    这段MATLAB代码实现了GN算法,并应用于《国际时序生物学》期刊的相关研究中,用于数据分析与模型构建。 在《计时生物学》国际论文“用于自适应陷波滤波器和昼夜相移估计的基于射线照相的参数调整过程”中提出了用于自适应陷波滤波器(ANF)算法及ANF参数调整算法的Matlab代码。 调用MATLAB代码(.m文件)与Simulink文件(.mdl),共有五个Simulink模型:“ANF_1st.mdl”,“ANF_2nd.mdl”,“ANF_3rd.mdl”,“ANF_4th.mdl”和“ANF_5th.mdl”。这些模型分别用于运行一阶至五阶自适应陷波滤波器。MATLAB代码(.m)可以直接调用Simulink文件。 其中,“Adaptive_notch_filter.m”文件能够运行不同阶数的自适应陷波滤波器,并绘制并比较它们的估计值和昼夜节律相位。“Evolutionary_Strategy_ANF_mutation.m”使用进化策略来调整ANF参数。
  • 基于ThermoSysproOpenModelica热电联产系统
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    本研究利用OpenModelica平台及ThermoSysPro库,开发并分析了热电联产系统的性能模型,旨在优化能源效率和系统集成。 热电联产系统模型可以使用ThermoSyspro库在OpenModelica中建立。
  • MATLAB-MAwaterfill.m
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    MAwaterfill.m 是一个基于 MATLAB 编写的注水算法代码文件,用于实现资源分配或功率控制中的最优解。 Matlab注水算法-MAwaterfill.m是一个基本的程序实现,希望对大家有帮助。
  • Matlab中的复杂网络GN
    优质
    本简介介绍在MATLAB环境下实现的复杂网络社区检测算法——GN(Girvan-Newman)算法,通过计算边缘之间的连接度来识别并移除关键边,从而发现网络模块结构。 Matlab复杂网络代码非常好用,希望大家会喜欢。
  • 基于GVF的SnakeMATLAB(GVF)
    优质
    本段简介提供了一套基于GVF(广义波动方程)的Snake算法模型的MATLAB实现代码。该代码可用于图像处理和计算机视觉中的目标检测与边界提取,实现了对传统Snake模型的有效改进和优化。 本段落件基于GVF的snake算法模型,内容完整,并用Matlab实现。文件包含例子、源代码和演示程序。