java.lang.NoClassDefFoundError: net/sf/dozer/util/mapping/MapperIF 的解决办法

最新推荐文章于 2025-06-03 19:56:39 发布
最新推荐文章于 2025-06-03 19:56:39 发布
阅读量604 收藏
点赞数
分类专栏： 工作经验 文章标签： java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hehongwei44/article/details/84176841
版权

出现这个问题是缺少dozer.jar包

SIRS传染病模型求解及MATLAB实现
qq_37694821的博客
01-21 8万+
模型假设 1、总人数N不变。人群分为健康者、病人和移出者三类。t时刻三类人数量分别记为s(t),i(t)和r(t)。 2、病人的日接触率为，日治愈率为。 3、移出者康复后只有暂时免疫力，单位时间内将有的移出者丧失免疫而可能再次被感染。 模型构成 由假设1显然有 （1-1） 建立关于s(t),i(t)和r(t)的三个方程 （1-2） 记初始...
双时滞四维捕食网络的分析【基于matlab的动力学模型学习笔记_6】
L1234X的博客
10-08 2229
/*仅当作学习笔记，若有纰漏欢迎友好交流指正，此外若能提供一点帮助将会十分荣幸*/ 本系列谈论过单时滞，但还没提及过双时滞，本文将着重介绍一种双时滞系统并对其进行简单处理分析。 摘 要：本文针对一个捕食网络，根据其特性建立起一个双时滞四维系统。首先分析其稳定性，找到其正平衡点，然后通过调试时滞量τ来模拟预测网络模型的发展前景。并根据所求得临界滞量τ0，带入实值仿真出其Hopf分岔图形。 0引言 自然界中，广泛存在着种群之间的捕食与被捕食关系，他们一起构成了生物链，为流传的“大鱼吃小鱼，小鱼吃虾米”就
微分方程的平衡点及稳定性分析
03-04
对于微分方程平衡点稳定性的分析，有助于对混沌系统微分方程组的平衡点的判断。
借助MATLAB分析系统稳定性
m2046979868的博客
08-06 2842
借助MATLAB分析系统稳定性
matlab 稳定系统,matlab分析系统的稳定性
weixin_36480423的博客
03-17 5137
matlab分析系统的稳定性 MATLAB分析系统稳定性,导 师: 张静 答辩组:第14组 专 业:电子信息工程,论文框架,,摘要 系统稳定性定义 分析方法 感言,1,,2,,3,,4,摘要,随着信息科学和计算机的迅速发展，数字信号处理的理论与应用得到飞跃式发展，形成一门极其重要的学科。由于模拟信号很难做远距离传出，且容易失真，与数字信号比较起来，数字信号能够更加有效的传输，并且在传输的过程中失真...
求解动力学模型的平衡点【matlab工具集_01】
L1234X的博客
09-07 3317
在动力学模型的处理分析中，模型的平衡点起着相当重要的作用，可以基于此点分析模型的分岔等等。 这里我们以如下SIVRS传染病动力学模型为例,其动力学方程如下所示： (模型的详细介绍可参考几种经典病毒动力学模型【基于matlab的动力学模型学习笔记_3】_L1234X的博客-优快云博客) 计算此动力学模型的matlab程序为： %计算正平衡点 syms x1 x2 x3 x4%定义自变量 a=0.6;%易感者转为感染者系数（感染系数） b=0.8;%感染者转为免疫者系数（康复系数） c=0...
matlab试判断稳定性,MATLABsimulink稳定性分析时域分析
weixin_32024145的博客
04-01 5143
《MATLABsimulink稳定性分析时域分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MATLABsimulink稳定性分析时域分析(26页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、1,7.1,控制系统的稳定性分析,1,利用极点判断系统的稳定性,判断一个线性系统稳定性的一种最有效的,方法是直接求出系统所有的极点，然后根据极,点的分布情况来确定系统的稳定性,2,系统特征方程的一般形式为,对于连续时间系统，如...
matlab特征方程的根,MATLAB 求解特征方程的根轨迹图稳定性分析
weixin_36278346的博客
03-23 2831
原文：http://tecdat.cn/?p=3871根轨迹分析在下文中，我们提供了用于根轨迹分析的强大MATLAB命令的简要描述。读者可能想知道为什么当强大的MATLAB命令可用时，教师强调学习手工计算。对于给定的一组开环极点和零点，MATLAB立即绘制根轨迹。在极点和零点中进行的任何更改都会立即产生新的根位点，依此类推。MATLAB允许特征方程的根轨迹1 + G(s)H(s)= 0用rlocu...
matlab判断李雅普诺夫稳定性
loson777的博客
12-06 8906
李雅普诺夫稳定性matlab仿真程序 李雅普诺夫稳定性判别有两种方法，直接法和间接法。直接法是求解状态方程的特征多项式，判断极点位置，全在左半平面则稳定。间接法是最常用的判断稳定性方法，无需求解，只要构造一个广义李雅普诺夫函数V，使得V正定，而V负定（半负定还需进一步判断），但是V的构造常常不容易，计算机求解常用. 一、直接法 以四阶状态方程为例 A=[-3 -6 -2 -1;1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 0 1]; B=[1;0;0;0]; C=[0 0 1 1]; %状态矩阵 [~,namd
【数学模型】基于SEIRS传染病模型matlab源码
m0_60703264的博客
06-29 2080
目的　研究一类具有饱和接触率且潜伏期、染病期均传染的非线性SEIRS流行病传播数学模型动力学性质。方法　利用Lasalle不变集原理和Routh Hurwitz判据探讨系统的渐近性态。结果　得到了疾病绝灭与持续的阈值———基本再生数,证明了无病平衡点的全局渐近稳定性和地方病平衡点的局部渐近稳定性,揭示了潜伏期传染的影响。结论　潜伏期有传染的疾病,不但要注意控制染病期的病人,还要注意控制潜伏期的病...
MATLAB 画矢量场和轨线（可用来确定微分方程平衡点）
weixin_46311087的博客
08-19 7564
MATLAB 画矢量场和轨线（可用来确定微分方程平衡点） 本方法可用于确定二元一阶微分方程平衡点 MATLAB 画矢量场和轨线MATLAB 画矢量场和轨线（可用来确定微分方程平衡点）确定参数绘图 确定参数 由于笔者是在做种群竞争模型的时候想到画这个图的，故需要确定些参数 变量名 具体含义 r1 种群一的自然增长率 r2 种群二的自然增长率 N1 种群一的数量上限 N2 种群二的数量上限 si1 单位种群二所需消耗的单位种群一的食物数量 si2 单位种群一所需消耗的单位种群
matlab 稳定系统,MATLAB分析在系统稳定性的应用
weixin_42398050的博客
03-17 2878
Matlab在控制系统稳定性判定中的应用稳定是控制系统的重要性能,也是系统能够工作的首要条件,因此,如何分析系统的稳定性并找出保证系统稳定的措施,便成为自动控制理论的一个基本任务.线性系统的稳定性取决于系统本身的结构和参数,而与输入无关.线性系统稳定的条件是其特征根均具有负实部.在实际工程系统中,为避开对特征方程的直接求解,就只好讨论特征根的分布,即看其是否全部具有负实部,并以此来判别系统的稳定性...
零极点判别系统稳定性和通过平衡点找出矩阵特征值来判定稳定性之间的关系
热门推荐
ueszx的专栏
09-03 1万+
第一个是输入输出稳定，就是BIBO Stability. 第二个是内部稳定，internal stability，指所有的状态稳定。第二个可以保证第一个，反之则不行 第一个稳定实际上在数学上对应的是算子的有界性 初值确定时，特征值包含极点，有的特征值可能会因为不可控不可观而不出现在极点中。如果可控可观，则相等。可以说是状态稳定和输出稳定之别，也可说是内稳定和外稳定之别。 稳
系统的稳定性判定matlab,matlab分析系统稳定性的方法.doc
weixin_42113794的博客
03-22 6147
matlab分析系统稳定性的方法.doc MATLAB在控制系统稳定性判定中的应用稳定是控制系统的重要性能,也是系统能够工作的首要条件,因此,如何分析系统的稳定性并找出保证系统稳定的措施,便成为自动控制理论的一个基本任务线性系统的稳定性取决于系统本身的结构和参数,而与输入无关线性系统稳定的条件是其特征根均具有负实部在实际工程系统中,为避开对特征方程的直接求解,就只好讨论特征根的分布,即看其是否全部...
基于matlab的稳定性分析的方法,毕业论文---基于Matlab的系统的稳定性分析
weixin_36214833的博客
03-17 1288
毕业论文---基于Matlab的系统的稳定性分析 基于基于 MatlabMatlab 的系统的稳定性分析的系统的稳定性分析 摘要摘要 稳定性在系统的实际应用中非常的重要， 本文介绍了系统的稳定性的概念， 论述了常用判定系统的稳定性的方法奈奎斯特判据、根轨迹法、波特图法等， 也介绍了罗斯矩阵、 朱里矩阵在稳定性分析中的作用。 应用 MATLAB 编程来实 现奈奎斯特判据、根轨迹法、Bode 图对稳定...
平衡点获取
weixin_42694291的博客
10-11 653
numbers = [1,3,5,7,8,2,4,20] #find total total=sum(numbers) #find num fore=0 for number in numbers: if fore<(total-number)/2 : fore+=number else: break #print answer if fore =...
【MATLAB去噪算法】基于CEEMD联合小波阈值去噪算法(第三期)
最新发布
yuchunyu12的博客
06-03 631
CEEMD联合小波阈值去噪算法相关文献。
matlab符号计算
Expecto的博客
06-03 468
本篇介绍matlab符号计算，仅供期末复习
2025 年江西研究生数学建模竞赛题A题电动汽车充电桩共享优化与电网安全协同模型完整思路
05-28
<think>嗯，用户现在想要的是2025年江西研究生数学建模竞赛A题的完整解题思路，主题是电动汽车充电桩共享优化与电网安全协同模型。首先，我需要理清楚这个题目的核心问题是什么。题目涉及两个主要部分：充电桩的共享优化和电网安全的协同模型。这两个部分需要结合起来，建立一个综合模型。首先，充电桩的共享优化可能涉及到如何合理分配充电桩资源，提高利用率，减少用户的等待时间，或者优化充电桩的位置布局。可能需要考虑的因素包括用户的充电需求分布、时间分布、充电桩的容量、使用率等。这部分可能需要使用排队论、优化算法，比如线性规划或整数规划，或者启发式算法如遗传算法、粒子群优化等。 然后是电网安全协同模型。这部分需要考虑充电桩的用电对电网的影响，比如负荷波动、电压稳定性、谐波干扰等。电网安全可能涉及到电力系统的稳定性分析，需要建立电力系统的数学模型，考虑充电桩接入后的负荷变化，以及如何通过调度策略来维持电网的稳定运行。可能需要用到微分方程、潮流计算、最优控制理论等。接下来，用户可能期望的解题思路包括问题分析、模型建立、求解方法、结果分析等步骤。需要将共享优化和电网安全结合起来，比如在优化充电桩分配的同时，考虑电网的负荷情况，实现两者的协同优化。可能还需要考虑多目标优化，因为既要优化充电桩的使用效率，又要保证电网的安全运行，这两个目标可能存在冲突，需要找到平衡点。 然后，我需要参考用户提供的引用内容，其中提到他们使用了MATLAB求解，涉及积分、微分方程，以及直接利用结论公式进行计算。这说明在模型求解时可能需要结合数值计算和解析方法，或者利用现有的物理模型结论来简化计算过程。例如，电磁学中的某些积分公式可以直接应用，而不必从头推导，这样可以节省计算时间，提高模型的可行性。另外，用户提供的示例中提到了快速排序的代码，这可能暗示用户希望看到具体的算法实现或代码片段，但数学建模竞赛更注重模型的理论构建和求解过程，代码可能作为辅助工具。因此，在解题思路中可能需要提到使用MATLAB或Python进行数值求解，或者调用优化工具箱来处理复杂的优化问题。 用户的需求是完整的解题思路，所以需要分步骤详细说明，可能包括：1.问题分析与数据预处理：收集充电桩的使用数据、电网负荷数据，分析用户充电行为的时间分布和空间分布，识别影响共享优化和电网安全的关键因素。 2.模型构建：-共享优化模型：建立充电桩分配的优化模型，目标可能是最小化用户等待时间、最大化充电桩利用率，或者最小化运营成本。约束条件包括充电桩容量、用户需求、时间窗口等。-电网安全模型：建立电网负荷波动模型，考虑充电桩接入后的动态负荷，分析电压稳定性、谐波失真等指标，可能需要使用潮流计算或动态仿真模型。-协同优化模型：将两者结合，建立多目标优化模型，例如在满足电网安全约束的前提下优化充电桩分配，或者通过动态调整充电策略来平衡两者。 3.求解方法：选择适当的优化算法，如混合整数线性规划（MILP）、遗传算法、粒子群优化等，可能需要分解问题为子模型进行迭代求解。对于电网安全部分，可能需要使用数值仿真工具如MATLAB/Simulink或OpenDSS进行电力系统分析。 4.结果分析：验证模型的有效性，通过仿真或实际数据测试，评估共享优化对电网安全的影响，提出协同策略的改进建议。 可能还需要考虑实际应用中的不确定性，比如用户充电需求的随机性、电网状态的实时变化，因此可能需要引入随机规划或鲁棒优化方法，或者采用实时调度策略。 在引用方面，用户提供的引用[1]提到他们应用了电磁学知识和积分、微分方程解法，这可能提示在电网安全模型中需要考虑电磁兼容性或者充电桩的电磁影响，这部分可能需要结合电磁场理论，建立相应的数学模型，比如使用麦克斯韦方程组或电路理论中的微分方程来描述电网的动态行为。 此外，用户可能希望看到具体的模型公式，比如优化模型的目标函数和约束条件，以及电网安全模型的数学表达式。例如，共享优化模型的目标函数可能是最小化总成本：$$ \min \sum_{i=1}^{n} (C_i x_i +D_iy_i) $$其中，$x_i$表示充电桩i的配置数量，$y_i$表示使用次数，$C_i$和$D_i$是相关成本系数。约束条件可能包括充电需求满足： $$\sum_{i=1}^{n} x_i \geq Q_j \quad \forall j$$以及电网安全约束：$$ P_{max} \geq \sum_{i=1}^{n}P_i(t)\quad\forallt $$其中，$P_i(t)$是充电桩i在时间t的功率需求，$P_{max}$是电网的最大允许负荷。 对于协同模型，可能需要将两者的约束结合起来，形成多目标或多约束的优化问题，并使用加权求和、ε-约束法或Pareto优化来处理多目标问题。在求解过程中，可能需要分解问题，先进行共享优化，再将结果输入电网安全模型进行验证，或者交替迭代求解。例如，先优化充电桩分配，然后评估电网负荷，调整充电时间或功率，再重新优化分配，直到满足所有约束。最后，结果分析部分需要展示优化后的充电桩利用率、用户等待时间的改善，以及电网负荷的稳定性指标，如电压偏差、频率波动等，验证模型的有效性。可能还需要进行敏感性分析，探讨关键参数变化对结果的影响，提出管理建议。综上，解题思路需要系统地将共享优化与电网安全结合起来，建立数学模型，选择合适的求解方法，并进行全面的结果分析。同时，需要注意模型的可行性和计算效率，可能需要简化某些部分，或采用启发式算法加速求解。</think>### 2025江西研究生数学建模A题解题思路 **主题：电动汽车充电桩共享优化与电网安全协同模型** --- #### 一、问题分析 1. **充电桩共享优化**：需解决用户需求时空分布不均、充电桩利用率低、排队等待时间长等问题，需建立多目标优化模型（如最小化用户等待时间、最大化充电桩利用率）[^1]。 2. **电网安全协同**：充电桩大规模接入可能导致电网负荷波动、电压失稳、谐波干扰等，需建立电网动态响应模型（如基于潮流方程或动态负荷预测）。 --- #### 二、模型构建 1. **共享优化模型** - **目标函数**： $$ \min \left( \alpha T_{\text{wait}} + \beta C_{\text{operation}} \right) $$ 其中$T_{\text{wait}}$为平均等待时间，$C_{\text{operation}}$为运营成本，$\alpha, \beta$为权重系数。 - **约束条件**： - 充电桩容量限制：$ \sum_{i=1}^n x_{ij} \leq Q_j $ - 用户需求覆盖：$ \sum_{j=1}^m x_{ij} \geq D_i $ （$x_{ij}$表示区域$i$用户使用充电桩$j$的数量，$Q_j$为桩容量，$D_i$为区域需求） 2. **电网安全模型** - **动态负荷方程**： $$ P_{\text{total}}(t) = \sum_{k=1}^K P_k(t) + P_{\text{base}}(t) $$ 其中$P_k(t)$为第$k$个充电桩的实时功率，$P_{\text{base}}(t)$为电网基础负荷。 - **安全约束**： - 电压稳定性：$ V_{\min} \leq V(t) \leq V_{\max} $ - 谐波畸变率：$ THD \leq 5\% $ 3. **协同优化模型** - **多目标优化**：将共享优化与电网安全目标结合，采用**Pareto前沿法**或**加权求和法**。 - **动态调度策略**：根据电网实时状态调整充电桩功率分配（如分时电价引导）。 --- #### 三、求解方法 1. **数据预处理** - 收集充电桩历史使用数据、电网负荷数据，进行时空分布分析。 - 利用聚类算法（如K-means）划分用户需求热点区域。 2. **算法选择** - **共享优化**：混合整数线性规划（MILP）、遗传算法（GA）。 - **电网安全**：MATLAB/SimPowerSystems进行潮流计算，OpenDSS仿真谐波影响。 - **协同模型**：多目标粒子群优化（MOPSO）、分解-协调算法。 3. **求解步骤** ```mermaid graph TD A[充电需求预测] --> B[共享优化模型求解] B --> C[电网安全评估] C --> D{是否满足约束?} D --是--> E[输出协同方案] D --否--> F[调整权重/约束] F --> B ``` --- #### 四、结果分析 1. **共享优化效果**：对比优化前后充电桩利用率、用户等待时间（如降低30%）。 2. **电网安全指标**：分析电压波动范围、谐波畸变率是否符合标准。 3. **敏感性分析**：研究电价政策、充电桩布局对结果的影响。 --- #### 五、代码实现建议 1. **优化模型求解**：使用Python的PuLP或Gurobi库。 2. **电网仿真**：调用MATLAB API进行联合仿真。 ```python # 示例：遗传算法框架 def genetic_algorithm(population, fitness_func): while not converge: parents = select(population) offspring = crossover(parents) population = mutate(offspring) return best_solution ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值