18、热方程数值解与交通流模型分析

热方程数值解与交通流模型分析

1. 热方程数值解基础

热方程的数值解是将连续的热传导过程离散化处理。在时间步 $n$ 时,某位置的温度是当前时间步该位置及其相邻位置温度的加权平均。可以理解为,在 $\Delta t$ 时间内,长度为 $\Delta x$ 的导线段会向相邻段传递部分热量 $s$,并保留剩余热量 $1 - 2s$。

1.1 一维热方程的 MATLAB 实现

下面是名为 heat.m 的 M 文件,用于迭代求解一维热方程:

function u = heat(k, x, t, init, bdry)
% solve the 1D heat equation on the rectangle described by
% vectors x and t with u(x, t(1)) = init and Dirichlet
% boundary conditions
% u(x(1), t) = bdry(1), u(x(end), t) = bdry(2).
J = length(x);
N = length(t);
dx = mean(diff(x));
dt = mean(diff(t));
s = k*dt/dx^2;
u = zeros(N,J);
u(1, :) = init;
for n = 1:N-1
    u(n+1, 2:J-1) = s*(u(n, 3:J) + u(n, 1:J-2)) + ...
        (1 - 2*s)*u(n, 2:J-1);
    u(n+1, 1) = bdry(1);
    u(n+1,
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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