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于 2021-01-24 发布

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代码说明：

说明：能够计算IEEE14节点和IEEE30节点的状态估计(It can calculate the state estimation of IEEE14 node and IEEE30 node)

文件列表：

bbusppg.m, 430 , 2008-11-26
busdatas.m, 3704 , 2008-12-08
linedatas.m, 4529 , 2008-11-26
pol2rect.m, 388 , 2017-07-23
rect2pol.m, 377 , 2017-07-23
wls.m, 8211 , 2020-10-23
ybusppg.m, 1371 , 2017-07-23
zdatas.m, 8315 , 2008-12-04

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gm_1_1
灰度 GM（1.1）模型：灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有关的灰过程进行预测。(Gray GM (1.1) model of grey system: the internal part of the information known, the other part of the information is unknown or uncertain. In which there are both known information and uncertain for the prediction information system, is also the process of gray change in a certain range, with the time series related to Prediction.)

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GM(1,1)模型1-4 1：GM(1,1)模拟模型，在matlab中的输入方法为gm1（x），x指要模拟的序列。 2：GM(1,1)预测模型，在matlab中的输入方法为gm2（x，K），x指要模拟的序列，K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 3：GM(1,1)群模拟模型，在matlab中的输入方法为gm3（x），x指要模拟的序列。 4：GM(1,1)群预测模型，在matlab中的输入方法为gm4（x，K），x指要模拟的序列，K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 gm4对序列趋势比较好的数据预测效果较好，对上下变动的数据，特别是后4个数据趋势跟前面的数据相反的，预测效果很差。 gm2对上下变动的数据，预测效果比gm4好，但对趋势较好的数据，预测精度没有gm4高。 gm3比gm1模拟精度要高。可以以x=[1 3 5 7 9 11 13 15]进行实验。x输入默认行向量。所有程序在matlab6.0上调试通过。(GM (1,1) 1-4 1 : GM (1,1) simulation model Matlab in the input method for gm1 (x), x entail simulation sequence. 2 : GM (1,1) model, in the Matlab input method for gm2 (x, K), x entail simulated sequence, from the K refers to the first series after a run of data k pending forecast data. 3 : GM (1,1)- simulation model, in the Matlab input method for gm3 (x), x entail simulation sequence. 4 : GM (1,1)- forecasting model, in the Matlab input method for gm4 (x, K), x entail simulated sequence, from the K refers to the first series after a run of data k pending forecast data. Gm4 right sequence relatively good trend data predicted better results, the next change in the data, especially after four data with the previous trend data contrary, predict poor. Gm2 next to the change in forecast resu)

2007-05-31 11:13:42下载

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