无聊时分析了下目前国内和国外汽车消费市场的区域性分布

博主通过Google Trends对比了大众、丰田、本田等知名汽车品牌的中英文关键词搜索趋势,并提供了直观的图表供读者自行分析。

  无聊之中,玩google trends的时候,突然想看看以目前大家熟知的汽车厂商的名字作为关键词被搜索的次数,就利用google trends做了以下几个查询,我先申明,这个分析只是我个人无聊所作的非专业分析,权当聊资。lol

  如果图像不清楚,请点击看原图。

  首先,我以大众、丰田、本田、标致、福特等中文为关键词在trends里面做了一下统计,得出了下面一个结果:

 

 

  具体分析我就不说了,就看这张图,各位看官自己分析哈,我可不想被各个车系的fans口诛笔伐。

  然后我又以下面几个英文关键词volkswagen、toyota、honda、peugeot、gm在trends里面做了查询:

   最后我分别以德系车,日系车,美系车的各自代表品牌volkswagen、toyota、gm做了三次查询,把查询的区域分布结果拼在一张图上:

  根据这些图,相信各位看官都有了自己的分析,如有兴趣,可在http://www.google.com/trends里面自己去分析哈。

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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