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RSS订阅原创 基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型（本程序先根据训
该程序采用训练后的神经网络模型，根据历史车速信息预测将来几秒预测时域的车速信息。1.文件包括，训练工况（.mat数据，工况可自己选取最好与想要预测的工况类似，如预测工况是城郊工况，训练工况最好也选择同类的）以及测试工况（.mat数据， 自己选取想要预测的工况），以及REF预测主程序（.m程序）；基于RBF神经网络模型，根据历史车速信息，预测将来几秒预测时域的车速信息的时序预测模型（本程序先根据训练工况训练，采用训练后的神经网络模型，预测UDDS循环工况，每个时间点车速下将来几秒内 的车速信息）。
2025-03-06 21:49:29
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原创 格子玻尔兹曼 LBM 多孔介质沸腾 Gongchen双分布函数模型，matlab代码，有参考文献
今天，我们将从格子玻尔兹曼方法（LBM）这一特定角度，深入探讨多孔介质沸腾这一复杂现象。从多孔介质沸腾模型的视角来看，格子玻尔兹曼方法作为一种强大的数值模拟工具，在复杂物理现象的模拟中发挥着重要作用。虽然这种模拟方法在应用上可能存在一些挑战，但随着技术的不断发展，我们相信这一方法将在更多领域得到应用和发展。它能够模拟流体在复杂多孔介质中的流动和热交换过程，为科研工作者提供了重要的数据支持。例如，使用Go语言编写的格子玻尔兹曼模型代码，它能够模拟复杂多孔介质中的沸腾过程，并提供相应的数据结果。
2025-03-05 09:11:58
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基于格子玻尔兹曼LBM方法在多孔介质沸腾中Gongchen双分布函数模型的研究及Matlab代码实现与参考文献分析,格子玻尔兹曼方法在多孔介质沸腾现象中的应用：基于Gongchen双分布函数模型的数值
基于格子玻尔兹曼LBM方法在多孔介质沸腾中Gongchen双分布函数模型的研究及Matlab代码实现与参考文献分析,格子玻尔兹曼方法在多孔介质沸腾现象中的应用：基于Gongchen双分布函数模型的数值研究,格子玻尔兹曼 LBM 多孔介质沸腾 Gongchen双分布函数模型，matlab代码，有参考文献
,格子玻尔兹曼（Lattice Boltzmann）; LBM; 多孔介质（Porous Media）; 沸腾（Boiling）; Gongchen双分布函数模型（Gongchen Dual Distribution Function Model）; 关键: LBM; 多孔介质; 沸腾; 分布模型,LBM在多孔介质沸腾中应用：Gongchen双分布函数模型研究
2025-03-03
空空如也
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