Advertisement

基于MATLAB的古塔变形分析及预测.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文利用MATLAB软件对古塔结构进行变形分析和未来趋势预测，结合历史数据与现代技术手段，为古建筑保护提供科学依据。 《基于Matlab的古塔变形分析与预测》一文详细探讨了如何利用Matlab软件对古塔结构进行变形分析及未来发展趋势的预测。文中结合实际案例，介绍了数据分析方法、模型建立过程以及结果解释等内容，为文物保护工作者提供了有效的技术参考和实践指导。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的古塔变形分析及预测.pdf
    优质
    本文利用MATLAB软件对古塔结构进行变形分析和未来趋势预测，结合历史数据与现代技术手段，为古建筑保护提供科学依据。 《基于Matlab的古塔变形分析与预测》一文详细探讨了如何利用Matlab软件对古塔结构进行变形分析及未来发展趋势的预测。文中结合实际案例，介绍了数据分析方法、模型建立过程以及结果解释等内容，为文物保护工作者提供了有效的技术参考和实践指导。
     
  • 基于ARMA模型的变形监测数据分析与预测
    优质
    本研究运用ARMA模型对变形监测数据进行深入分析和未来趋势预测，旨在提高工程结构安全评估的准确性和时效性。 基于平稳时间序列分析理论，通过识别ARMA模型并确定其阶数以及估计参数，建立了用于变形监测数据处理与预报的时间序列ARMA模型。利用该模型对一组实测的变形数据进行了分析和预测，并将预测结果与实际观测值进行比较，取得了较好的拟合效果和预测精度。研究表明：ARMA(m,n)模型在变形监测数据分析与预报中十分有效且可靠，具有一定的应用价值。
     
  • 基于Abaqus的形变分析
    优质
    本研究采用Abaqus软件进行材料在受力条件下的变形行为分析，通过模拟实验探究不同工况下材料的力学性能变化。 利用ABAQUS软件建立有限元模型，分析零件加工过程中夹紧力对零件变形的影响，并提供相关的CAE工程文件作为资源。
     
  • 基于LSTM的股票预测分析.pdf
    优质
    本论文探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）进行股票价格预测的有效性。通过分析历史股价数据，研究提出了一种改进的LSTM模型以提高预测准确率，并进行了详细的实验验证。 模式识别作业：使用 LSTM 进行股票预测实验报告，附源码。
     
  • 电量预测及其问题，基于MATLAB分析
    优质
    本研究探讨了电力系统的电量预测方法，并利用MATLAB进行数据分析与建模，旨在解决现有预测模型中的不足。 电量预警分析涉及使用SVM算法的数据集和代码。
     
  • 基于MATLAB的BP预测数据分析
    优质
    本研究运用MATLAB平台构建BP神经网络模型，对数据进行深度分析与精准预测，旨在探索其在复杂系统中的应用潜力。 基于MATLAB读取txt文本数据，并对这些数据进行处理以提取特征。然后利用BP神经网络模型来进行预测分析。
     
  • 基于MATLAB的SVM数据回归预测分析
    优质
    本研究运用MATLAB平台进行支持向量机(SVM)的数据回归预测分析，旨在探索SVM在复杂数据集上的应用效果及其优化策略。 1. 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现支持向量机的数据回归预测，包含完整源码和数据。 3. 实现多变量输入、单变量输出的回归预测功能。 4. 评价指标包括：R²、MAE、MSE、RMSE。 5. 提供拟合效果图和散点图展示结果。 6. 使用Excel进行数据分析（推荐使用2018B及以上版本）。 7. 实现中采用Libsvm工具箱，无需安装即可直接运行。仅适用于Windows 64位系统。
     
  • 基于GIS的地震分析与预测系统.pdf
    优质
    本文探讨了一种基于地理信息系统（GIS）技术的地震分析与预测方法，通过整合地质数据和历史地震记录，为地震研究提供了一个全新的视角和技术手段。 基于GIS的新一代地震预报软件系统MapSIS，在Windows 98、Windows ME及Windows 2000平台上运行，并整合了MapInfo6.0，是一个全新的软件系统。
     
  • 基于CNN-LSTM的QAR数据分析及预测
    优质
    本研究采用CNN-LSTM模型对QAR数据进行深入分析与未来趋势预测，旨在提升航空安全和维护效率。 针对传统数据驱动的故障诊断方法难以从QAR数据中提取有效特征的问题，提出了一种融合卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）的双通道模型——CNN-LSTM。该模型将CNN和LSTM分别作为两个独立的工作通道，并通过注意力机制进行信息融合，使模型能够同时捕捉到数据在空间维度和时间维度上的特征变化。采用时间序列预测的方式验证了这种融合模型的有效性。实验结果显示，与单一的CNN或LSTM相比，双通道融合模型能更有效地提取QAR数据中的关键特征，在单步预测及多步预测中平均误差降低了35.3%，为基于QAR数据分析进行故障诊断提供了新的研究方向和思路。
     
  • 基于MATLAB的分形插值及分形插值曲面程序.pdf
    优质
    本PDF文档详述了利用MATLAB开发的一套针对分形插值与分形插值曲面的编程解决方案，为研究人员提供了一种便捷有效的工具来探索和应用复杂几何图形。 传统的插值方法只能在相邻的两个信息点之间插入直线或光滑曲线，而分形插值利用自仿射原理，在这两个点间可以生成各种波状起伏的折线，这使得模拟粗糙表面更加精确。所给出的分形插值曲面是严格自仿射的，并且自然界中许多物体和现象具有统计上的自相似特征或多重分形特性，因此在进行分形插值时还需考虑确定插值领域及选择压缩比的重要性。