使用lottokit-大乐透24050期

文章介绍了使用lottokit工具对大乐透24050期进行预测的数据,包括多组号码组合,并对比了当期的中奖数据,结果显示花费18元购买9注彩票,未中奖,亏损18元。

使用lottokit-大乐透24050期

使用方法见博客

预测数据

7, 12, 15, 20, 27, 5, 9
7, 12, 15, 19, 27, 6, 9
6, 9, 13, 17, 25, 3, 9
7, 13, 20, 26, 31, 5, 8
8, 15, 19, 24, 32, 4, 8
6, 10, 16, 25, 30, 5, 7
8, 15, 19, 23, 30, 6, 9
6, 16, 20, 24, 30, 6, 9
9, 17, 19, 23, 31, 8, 10

当期中奖数据

03	04	14	18	26	07	09

总结

花费 9注 x 2元 = 18元
中奖 0元
亏损 18元
盈利 0元

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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