3、探索HotCity:利用游戏化与区块链收集废热源数据

探索HotCity:利用游戏化与区块链收集废热源数据

在城市规划和能源规划领域,可靠数据的获取一直是个难题。随着对气候保护目标的追求,发掘和整合新的能源来源变得至关重要,其中工业和城市基础设施产生的废热就是一种可行的解决方案。然而,准确识别这些废热源,尤其是小型和非常规的废热源,却充满挑战。今天我们要介绍的HotCity项目,采用游戏化和基于区块链的代币系统,结合众包方法,为收集和利用废热源的空间数据提供了新途径。

1. 项目背景与目标

城市规划和空间能源规划常常面临数据不足的问题,而整合新的分布式能源来源对于实现气候保护目标至关重要。废热作为一种潜在的能源,在加热网络中的利用已多次得到验证,但在城市环境中准确识别废热源并非易事。HotCity项目应运而生,旨在通过游戏化的方式收集废热源数据,提高人们对废热和能源使用的认识,并促进对小型能源源数据的收集。

2. 游戏化与区块链技术的应用
2.1 游戏化激励废热源识别

如今,数字游戏的市场规模庞大,游戏化作为一种利用游戏机制的方法,在许多领域都取得了积极效果。它能为数据收集提供有针对性的激励机制,就像“Pokemon Go”那样激发人们的参与热情。在HotCity项目中,开发了HotCity App,让用户可以在城市中寻找废热源并进行评估。游戏化的设计不仅能提高用户的参与度,还能引导用户采取积极的行为。
游戏化的作用主要体现在以下几个方面:
- 明确目标 :以任务的形式为用户提供清晰的目标。
- 给予奖励 :通过徽章、等级提升等方式奖励用户。
- 促进竞

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,适合学习和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,提高控制精度和稳定性。 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和输入输出设置。 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。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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