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Matlab代码通过循环运行，用于预测电池寿命。该项目为CS229课程的最终项目，于2018年秋季完成...

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简介：
请注意，在使用此方法时，务必与RichardBraatz教授联系，以便访问与《自然能源》论文相关的代码存储库（需要获得相应的学术许可）。请知悉，该存储库并非直接与该论文关联，而是包含我们关于电池寿命早期预测工作的代码。这些代码是在MATLAB环境中开发的，而机器学习部分则是在Python中进行的。为了便于理解分析结果的最新版本，请参考提供的相关资料。以下是我们关键脚本和功能的详细总结：MATLAB代码：featuregeneration.m负责从电池数据集中提取大量的特征信息，并将其导出为CSV文件。该函数以10个单位为增量，循环执行20到100之间的迭代过程。Python代码：ElasticNet.py则利用scikit-learn库中的ElasticNetCV模块来训练弹性网络模型。该模块通过自动执行五倍交叉验证的方式，选择最佳的alpha参数和l-1比率超参数组合。对于每个不同的初始周期数（范围从20到100，步长为10），都分别对这些超参数进行了优化调整。最后，保存经过训练的模型以便后续的测试使用。RandomForest.py则采用scikit-learn库中的RandomForestRegressor模块进行训练。对于每个...

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  • MATLAB代码循环执行-预测电池寿命：CS229期末项目（2018年秋季）...
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    本项目运用MATLAB编写循环算法，旨在通过数据分析预测电池使用寿命。作为斯坦福大学CS229课程2018年秋季学期的期末作业，展示了机器学习技术在实际问题中的应用。 为了预测电池寿命的MATLAB代码循环运行，请与Richard Braatz教授联系以访问相关的代码存储库（需学术许可）。该存储库包含了我们关于早期电池寿命预测工作的相关代码，而非《自然能源》论文所关联的内容。 功能是在MATLAB中生成的，而机器学习部分则使用Python执行。以下是关键脚本和功能的总结： **MATLAB代码：** - `featuregeneration.m`：从电池数据集中提取大量特征，并将这些特征导出到CSV文件中。 此函数以10为增量循环运行20至100次。 **Python代码：** - `ElasticNet.py`：使用scikit-learn中的ElasticNetCV模块来训练弹性网络模型。该模块自动执行5倍交叉验证，选择alpha和l-1比率的最佳超参数值。 对于每个初始周期数（从20到100以10为步长），分别优化这些超参数，并保存经过训练的模型用于后续测试。 - `RandomForest.py`：使用scikit-learn中的RandomForestRegressor模块。对于每个不同数据集，此脚本执行随机森林回归器的训练过程。
     
  • MATLAB电池寿命预测程序代码 - 基于机器学习的循环寿命预测:Cycle-life-prediction-using-machine-learning
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    本项目提供了一套基于机器学习算法的MATLAB程序代码，用于预测锂电池在不同条件下的循环寿命，旨在优化电池管理系统并延长设备运行时间。 这项研究基于斯坦福大学学生的工作成果“容量退化前电池循环寿命的数据驱动预测”。他们创建了一个开源数据集，并使用机器学习技术来预测锂离子电池的使用寿命。我的目标是首先重现他们的工作，然后开发出一个与该项目精度相匹配的新模型。 本项目中使用的数据可以在.mat文件（.results_recreation.m）中找到，该文件用于在MATLAB上加载三批不同的电池测试数据，并将它们合并成一个大型综合数据集。此外，在这个过程中还需要修正一些错误的循环寿命值。接着，代码会提取并处理相关数据以创建运行弹性网络模型所需的CSV格式的数据文件。 所需软件为：Matlab和三个特定的数据集。 典型执行时间大约几分钟到几十分钟不等。 另一个重要输出是方差_数据.csv文件，该文件包含了所有124个电池的循环寿命的方差信息，并且每列都有标题。这个改动是为了在运行Python程序时便于调用这些数据。 另外一个重要环节是在Data_recreation.ipynb中生成弹性网络所需的csv文件并将其导入到相应的数据集中，以准备进行Elasticnet模型训练的数据集。该步骤中的数据处理方式遵循了斯坦福论文所描述的方法。
     
  • 2019春季Unity3D课程最终项目.rar
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    该文件包含2019年春季学期学生使用Unity3D软件完成的各项最终项目的集合，涵盖游戏设计、虚拟现实等多个领域。 这款游戏模仿了《噩梦射手》的风格。玩家可以通过鼠标控制人物朝向，并使用WASD键来移动角色。点击左键可以发射激光束以消灭子弹。
     
  • 2019春季Unity3D课程最终项目.rar
    优质
    本资源包包含2019年春季学期学生使用Unity3D引擎完成的最终项目作品集，展示了他们在游戏设计与开发方面的学习成果和创意。 这款游戏模仿《噩梦射手》制作而成，玩家可以通过鼠标控制角色的方向，并使用WASD键进行移动。点击左键可以发射激光束来消灭子弹。
     
  • Matlab超声成像代码-最终年项目: 此仓库包括我最终年项目的详情。主题为运用深度学习...
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    本仓库收录了基于MATLAB的超声成像深度学习代码，旨在展示作者最终年项目成果，探索利用先进算法优化医学影像技术的研究进展。 该存储库包含了我最后一年项目的详细信息。我的毕业设计主题是使用深度学习技术提高医疗超声波束形成质量。项目中的里程碑将在会议中讨论并设定。 评估1的预定日期为2021年3月11日，其主要任务包括： - 使用MATLAB和UltrasoundField-II工具箱进行Delay_and_Sum(DAS)波束成形仿真 - 计算图像的质量矩阵及计算时间 评估2定于2021年3月30日举行，其中包含以下内容： - 采用神经网络技术来实现最小方差权重的计算（可在Python或MATLAB中进行） - 利用质量矩阵改善网络性能 最终评估将在2021年4月15日完成。DAS1_TF文件是Jupyter notebook的一个PDF版本，我们通过使用斯坦福大学教授提供的示例代码和PICMUS网站上的数据集得到了结果。
     
  • 电池寿命预测的Matlab程序代码.zip
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    本资源提供了一套用于预测电池使用寿命的Matlab程序代码。通过分析电池性能数据，该工具能够有效评估并预测各类电池的剩余使用寿命，为电池维护和管理提供科学依据。 版本：matlab2019a 领域：基础教程 内容：包含运行结果的Matlab预测电池寿命程序代码.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • MRI-Superresolution：CS168 2020年春季学期最终项目代码
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    MRI-Superresolution是斯坦福大学CS168课程2020年春学期的最终项目代码，专注于开发并实现基于压缩感知理论的磁共振成像超分辨率技术。 超分辨率Alex Zhao, Sisi Jia 和 Ricky Ho 编写的CS168 2020年春季最终项目“评估超分辨率MRI的机器学习方法”的代码。感谢部分代码的原始作者@movehand、@icpm 和 @t5eng 的贡献。用于训练、验证和测试的数据集IXI可以在相关资源中找到，BSDS300数据集同样可以获取。Lüsebrink等人提供了7T数据集。
     
  • 项目能源：预测用电量的最后一年的项目-源码
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    本项目旨在通过分析历史用电数据，运用机器学习算法预测未来一年内的用电量趋势。提供的源代码可用于电力公司优化资源配置和用户节能规划。 在IT行业中，电力负荷预测是一项至关重要的任务，对能源管理、电力系统规划及运营具有深远影响。“项目能源”聚焦于运用机器学习技术来预测电力消耗，并特别采用了LSTM（长短期记忆网络）、RNN（循环神经网络）和GRU（门控循环单元）等先进深度学习模型。这些模型专门处理序列数据，如时间序列分析中的电力负荷。 深入理解一下LSTM、RNN和GRU：RNN是一种能够处理连续时间序列的神经网络，通过在每个时间步存储状态信息来捕捉时间依赖性。然而，在长时序中传统RNN容易出现梯度消失或爆炸的问题。为解决这一问题，引入了具有“门”机制（包括输入、遗忘和输出门）的LSTM模型，使它能更好地控制信息流动并有效记忆长期关联。GRU则在简化结构的同时结合了两者优点，并减少了计算复杂性，但仍可有效地捕捉长时依赖。 本项目不仅基于单一特征进行预测（即过去的电力负荷数据），还考虑到了多变量因素的影响，如天气条件等，这其中包括温度、湿度和风速等因素对空调及供暖需求的显著影响。将这些附加信息与电力消耗数据结合可以提升模型精度和可靠性。 Python作为主要编程语言被用于该项目实施中，凭借其强大的数据分析库（例如Pandas）、数值计算工具（NumPy）以及深度学习框架如TensorFlow、Keras或PyTorch来构建及训练神经网络。此外，Matplotlib或Seaborn等可视化库将帮助展示数据特性和模型性能。 我们期望在“project-energy-master”文件中包含以下内容： 1. 数据集：历史电力负荷和天气信息。 2. 预处理脚本：用于清洗、转换并标准化输入数据以适应机器学习算法需求。 3. 模型代码：实现LSTM，RNN及GRU等深度神经网络结构的Python程序源码。 4. 训练脚本：执行模型训练过程以及超参数调整工作。 5. 预测脚本：利用已训练好的模型对未来电力消耗做出预测。 6. 结果评估报告：提供均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等指标衡量模型性能优劣度。 7. 可视化文档：展示数据特征以及预测结果图表。 通过研究这些文件，我们可以掌握时间序列数据分析方法、深度学习建模技巧及如何优化机器学习项目表现。这对于希望深入了解电力负荷预测或者更广泛地应用机器学习技术的人来说是一份宝贵的参考资料。
     
  • Matlab兔子程序代码-数学建模-Matlab: 三一大学2018年秋季数学建模项目
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    这段简介可以描述为：“Matlab兔子程序代码”是三一大学2018年秋季数学建模项目的组成部分，通过编写Matlab代码来模拟和分析兔子种群动态的数学模型。 在三一大学的数学建模课程中使用MATLAB进行教学由Nguyen博士于2018年秋季授课。这门课非常棒，涵盖了各种数学建模技术和策略的理论与实践应用。我们学习了单变量和多变量模型中的优化技术，并对财务状况、生物现象及其相互作用、物理学以及工程学进行了理论建模。总的来说，我非常喜欢这堂课程，在复习材料并深入研究机器学习之后，我认为它为统计和算法的发展提供了一个强大的起点。 1.1 条件语句 编写一个程序来接受0到100之间的数值变量x，并根据下表所示的分数范围显示相应的字母等级： - 90-100：A - 80-89：B - 70-79：C - 60-69：D - <59：F 1.2 循环控制语句 编写一个程序，如果最初存入500美元，并且每年年底都额外存入$500（假设年利率为10%），则计算在银行账户中累积至少达到10,000美元需要多少时间。 1.3 最小二乘回归 为了确定哪个函数库(e或2)更适合近似兔子种群数量(基于斐波那契数列)，请执行百分比误差分析以判断哪一个函数在第21个月时提供更接近真实兔子种群的数值。