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MATLAB代码加法-CORA:可达性分析插件

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简介:
CORA是一款专为MATLAB设计的可达性分析插件,它通过集成先进的算法和优化工具,增强了对基于MATLAB代码执行结果进行深入分析的能力。该插件支持用户便捷地实施复杂的数据处理任务,尤其是加法运算场景下的性能评估与优化。 MATLAB代码中的CORA(可达性分析器)是一个由多个类组成的集合体,用于使用可达性分析对网络物理系统进行形式验证。它集成了各种矢量和矩阵的表示方法及其运算,并且有多种动态系统的可达性算法。这个软件能够适应不同的设定而不需修改代码以执行可达性分析。 CORA遵循面向对象的设计原则,用户可以安全地运用其提供的功能而无需了解内部实现细节。因为它是用MATLAB编写的工具箱,所以安装和使用都是平台无关的。从2018年起,它还支持直接导入SpaceEx模型的功能。 以下是CORA的主要特点: - 连续系统的可达性分析:为线性和非线性系统以及受约束的系统计算可达集;能够处理连续时间和离散时间模型;可以考虑输入和参数中的不确定性。 - 混合系统的可达性分析:能计算混合系统的可达集,所有动态系统类都可以用于描述不同状态下的连续流,并且实现了多种相交方法以保护集合的存在。 CORA的设计是模块化的,这使得它非常灵活并且易于扩展。

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客服
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  • MATLAB-CORA
    优质
    CORA是一款专为MATLAB设计的可达性分析插件,它通过集成先进的算法和优化工具,增强了对基于MATLAB代码执行结果进行深入分析的能力。该插件支持用户便捷地实施复杂的数据处理任务,尤其是加法运算场景下的性能评估与优化。 MATLAB代码中的CORA(可达性分析器)是一个由多个类组成的集合体,用于使用可达性分析对网络物理系统进行形式验证。它集成了各种矢量和矩阵的表示方法及其运算,并且有多种动态系统的可达性算法。这个软件能够适应不同的设定而不需修改代码以执行可达性分析。 CORA遵循面向对象的设计原则,用户可以安全地运用其提供的功能而无需了解内部实现细节。因为它是用MATLAB编写的工具箱,所以安装和使用都是平台无关的。从2018年起,它还支持直接导入SpaceEx模型的功能。 以下是CORA的主要特点: - 连续系统的可达性分析:为线性和非线性系统以及受约束的系统计算可达集;能够处理连续时间和离散时间模型;可以考虑输入和参数中的不确定性。 - 混合系统的可达性分析:能计算混合系统的可达集,所有动态系统类都可以用于描述不同状态下的连续流,并且实现了多种相交方法以保护集合的存在。 CORA的设计是模块化的,这使得它非常灵活并且易于扩展。
  • CORAMATLAB工具箱
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    CORA是一款专为MATLAB设计的工具箱,专注于电路和嵌入式系统中的可达性分析。它提供了一系列强大的功能来评估系统的性能、安全性和可靠性,是科研与工程开发的理想选择。 连续可达性分析器(CORA)是一系列用于对网络物理系统进行形式验证的MATLAB类库。它集成了多种向量与矩阵集合表示方法及操作方式,并包含了针对各类动态系统的可达性算法。设计上,CORA允许用户在不改动核心代码的情况下更换集合表示法。该工具箱采用面向对象的设计理念,确保了用户可以安全地使用各种功能而不必关注内部细节。由于是基于MATLAB开发的,因此其安装与运行不受平台限制。自2018版起,还支持直接从SpaceEx模型导入数据到CORA中。
  • 路网
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    路网可达性分析是指评估特定区域内交通网络连接性和通达性的研究方法,旨在优化道路设计和提升交通运输效率。 相信这里面的文档新手都能看得懂,反正我这个菜鸟是看懂了。
  • 评估
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    可达性评估分析是指通过综合考量交通、地理和人口等因素,来评价某一地区或设施对于人们到达的难易程度和技术方法。这一过程旨在优化资源配置,改善公共服务的可及性和效率。 ARCGIS 交通可达性分析在韶关市的应用主要关注路网易达行方面的研究。
  • Cora数据集,载使用
    优质
    本资料介绍如何便捷地访问和使用Cora数据集,包含加载方法、数据结构及应用场景概述。 Cora数据集可以通过Planetoid进行加载。
  • 蒙特卡洛中的Matlab实现
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    本简介提供了一段基于Matlab编程语言实现的蒙特卡洛方法应用于系统可靠性分析的具体代码示例。该方法通过模拟随机变量来评估系统的可靠性和失效概率,为工程师和研究人员提供了有效的计算工具。 该代码实现了可靠性算法中的蒙特卡罗法,在Matlab环境中可以使用。它可以处理任意分布的随机变量,并考虑多种失效模式。此外,文件内包含了一些测试示例和详细的注释说明,方便直接调用执行。
  • 在ArcGIS中实现
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    本文章详细介绍了如何利用ArcGIS软件进行可达性分析的方法与步骤,适用于城市规划、交通设计等领域。 在ArcGIS中实现可达性分析的具体步骤如下: 1. 准备数据:确保您有必要的空间数据集(如交通网络、障碍物层)以及人口分布或设施位置等属性数据。 2. 创建交通网络数据模型:使用Network Dataset工具,根据实际道路情况创建一个准确的交通网络模型。这一步骤包括定义街道的方向性、速度限制和转弯规则等信息。 3. 设置分析参数:在ArcGIS中配置可达性分析所需的条件设置,如出行成本类型(时间或距离)、起始点与目标点的选择方式及障碍物层的应用情况等。 4. 执行模型计算:利用“Service Area”、“Closest Facility”或者“Origin-Destination Cost Matrix”等功能执行具体的分析任务。这些工具能够帮助您确定从一个或多个人口中心出发,在给定时间内可以到达的所有地点或设施范围,并且还能找出最近的服务点位置等信息。 5. 结果可视化与解释:将计算结果以图层的形式展示出来,通过颜色、符号等方式直观地表现不同区域的可达性差异。此外还需结合实际背景对分析结论进行深入解读和应用建议制定。 以上就是在ArcGIS软件环境中完成区域可达性评估的主要流程框架了。
  • 基于Matlab的一次二阶矩
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    本作品提供了一套基于MATLAB的二次矩法(Second Order Reliability Method, SORM)在结构可靠性分析中的实现代码。此方法用于评估工程系统中潜在失效的概率,特别适用于那些需要精确度量风险的应用场景。 该源代码实现了可靠性算法中的二次矩法,并提供了部分测试示例,在Matlab软件中可以直接调用执行。文件包含详细注释以帮助理解。
  • 目标特MATLAB仿真的.zip
    优质
    本资源包含雷达目标特性的详细分析方法及MATLAB仿真代码,适用于研究雷达信号处理和目标识别技术的学习者和研究人员。 雷达目标微动、成像、极化仿真的核心代码已经进行了函数封装,方便用户调用。
  • MATLAB相关
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    本代码用于执行MATLAB环境下的数据相关性分析,帮助用户理解变量间的相互关系,并据此做出科学的数据驱动决策。 在MATLAB中编写代码进行相关分析,并通过散点图来检验变量之间的相关性。这通常只需几行简单的代码即可实现。