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Extended Complex-Adaptive System Model for Forest Fires

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简介:
本研究提出了一种扩展的复杂自适应系统模型,用于更准确地模拟和预测森林火灾的行为和发展。该模型考虑了生态系统、气象条件及人类活动等多因素交互作用,为有效管理和预防森林火灾提供了新的理论依据和技术支持。 复杂的自适应系统森林火灾模型在Netlogo 6.0库中的Forest Fire Extension 1基础上进行了扩展,并加入了随机自发启动的功能。为了研究消防效果,提出了两个单独的模型:第一个是基于传统监控塔的模型,用于提供性能基准;第二个则是利用无线传感器网络构建的模型。与传统的钟楼相比,无线传感器网络被证明是一种更为经济高效的解决方案。

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  • Extended Complex-Adaptive System Model for Forest Fires
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    本研究提出了一种扩展的复杂自适应系统模型,用于更准确地模拟和预测森林火灾的行为和发展。该模型考虑了生态系统、气象条件及人类活动等多因素交互作用,为有效管理和预防森林火灾提供了新的理论依据和技术支持。 复杂的自适应系统森林火灾模型在Netlogo 6.0库中的Forest Fire Extension 1基础上进行了扩展,并加入了随机自发启动的功能。为了研究消防效果,提出了两个单独的模型:第一个是基于传统监控塔的模型,用于提供性能基准;第二个则是利用无线传感器网络构建的模型。与传统的钟楼相比,无线传感器网络被证明是一种更为经济高效的解决方案。
  • Satellite Communication System Project: MATLAB Simulation Code for Adaptive Antennas
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    本项目通过MATLAB仿真代码研究自适应天线在卫星通信系统中的应用,优化信号接收与传输性能,提升系统的可靠性和效率。 在这个卫星通信系统项目中,我学习了如何根据最新的数字视频广播—卫星(DVB-S2)标准来规划、实施、分析和模拟卫星通信系统。该项目包含五个部分:第一部分是链路预算计算,以确定信噪比(SNR),从而满足特定的性能要求;第二部分涉及DVB-S2基带仿真;第三部分则是对MATLAB中不可用的DVB-S2X非恒定包络调制方案进行模拟;第四部分的目标是在卫星转发器上开发自适应编码方案,通过调整传输参数以匹配终端接收条件(例如在下雨时切换到较低的编码率)来优化性能;第五部分则旨在改进并实现分集及组合技术,在客户场所使用多个天线提高信号质量。
  • Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications
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    《Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications》一书全面介绍了无模型自适应控制理论及其在各个领域的应用实践,为复杂系统的控制问题提供了创新解决方案。 by Hou, Zhongsheng Jin, Shangtai Introduction ...........................................................................................1 1. Model-Based Control ........................................................................ 1 1.1 Modeling and Identification ......................................................... 1 1.2 Model-Based Controller Design ...................................................3 2. Data-Driven Control .........................................................................5 2.1 Definition and Motivation of Data-Driven Control .....................6 2.2 Object of Data-Driven Control Methods..............................7 2.3 Necessity of Data-Driven Control Theory and Methods ....8 2.4 Brief Survey on Data-Driven Control Methods..................10 2.5 Summary of Data-Driven Control Methods.......................15 3. Preview of the Book.........................................................................16 Recursive Parameter Estimation for Discrete-Time Systems................ 19 2. Introduction ....................................................................................19 2. Parameter Estimation Algorithm for LinearlyParameterized Systems.............................................................20 2.1 Projection Algorithm..........................................................21 2.2 Least-Squares Algorithm ....................................................22 3. Parameter Estimation Algorithm for NonlinearlyParameterized Systems..............................................27 3.1 Projection Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................27 3.2 Least-Squares Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................32 4. Conclusions.................................................................................... 44 Dynamic Linearization Approach of Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................45 1. Introduction ....................................................................................45 2. SISO Discrete-Time Nonlinear Systems ..........................................47 2.1 Compact Form Dynamic Linearization..............................47 2.2 Partial Form Dynamic Linearization..................................53 2.3 Full Form Dynamic Linearization......................................59 3. MIMO Discrete-Time Nonlinear Systems......................................64 3.1 Compact Form Dynamic Linearization.............................64 3.2 Partial Form Dynamic Linearization.................................66 3.3 Full Form Dynamic Linearization......................................69 4. Conclusions.....................................................................................71 Model-Free Adaptive Control of SISO Discrete-TimeNonlinear Systems...........................................75 1. Introduction ....................................................................................75 2. CFDL Data Model Based MFAC ................................................... 77 2.1 Control System Design...................................................... 77 2.2 Stability Analysis ................................................................80 2.3 Simulation Results..............................................................87 3. PFDL Data Model Based MFAC.....................................................93 3.1 Control System Design.......................................................93 3.2 Stability Analysis ................................................................96 3.3 Simulation Results............................................................104 4. FFDL Data Model Based MFAC...................................................108 4.1 Control System Design.....................................................108 4.2 Simulation Results............................................................113 5. Conclusions................................................................................... 118 Model-Free Adaptive Control of MIMO Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................119 1. Introduction .................................................................................. 119 2. CFDL Data Model Based MFAC ..................................................120 2.1 Control System Design.....................................................120 2.2 Stability Analysis ..............................................................124 2.3 Simulation Results............................................................132
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