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TMDB，全称为The Movie Database（电影数据库），是一个在线的电影数据库网站，它提供了关于电影、电视节目以及演员、导演等电影制作人员的详细信息。TMDB不仅包含了大量的电影数据，还提供了丰富的电影资讯、影评以及用户评分等功能，是电影爱好者和专业人士获取电影信息的重要渠道之一。我们做的事情是：不局限于市面上对这个数据集的简单处理，而是去深度解构了数据集，①对电影的不同属性进行关联规则、②根据电影分类、盈利与收益率关联规则来分析整体利润收益、③根据电影分类和收益率关联规则分析低投入高收益的电影、④以及模拟了随机观众对电影分类评价的关联规则以及聚类分析。适用于python商务大数据需要属性构造和深度分析的场景。

本实验的目标是利用集成学习方法，构建一个预测模型来判断泰坦尼克号乘客的生存情况。该任务主要依赖于乘客的特征，如年龄、性别、船票等级和家庭信息等，通过机器学习模型挖掘这些特征与生存状态之间的关系。

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多智能体一致性仿真简单的多智能体一致性性仿真图，包含状态轨迹图和控制输入图。程序简单，所以便宜，但是有注释，都能看懂，适合初学者。

foc滑膜观测器(SMO+PLL)matlab模型,仿真里面是直接0速闭环启动的效果，当然这是仿真，应用到硬件肯定要加开环启动，目前已经在M4的硬件中实现了，效果还不错，现在出这个模型，matlab 的版本是2021b

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MATLAB代码：基于遗传算法的电动汽车有序充放电优化关键词：遗传算法 电动汽车 有序充电 优化调度 参考文档：《精英自适应混合遗传算法及其实现_江建》算法部分；电动汽车建模部分相关文档太多，自行搜索参考即可；仿真平台：MATLAB主要内容：代码主要做的是利用遗传算法对电动汽车有序充电进行优化；优化目标包括充电费用最低，充电时间达到要求（电动汽车充到足够的电）考虑电动汽车充电对电网负荷的影响，使负荷峰谷差最小。分别利用传统、精英和变异遗传算法进行对比算法优劣，比较迭代结果，优化变量为起始充电时刻

（Matlab）EMD-GRU、GRU时间序列预测对比基于EMD-GRU的时间序列预测模型，提高功率预测精度，提出一种经验模态分解（EMD）和门控循环单元（GRU）相结合的功率预测模型。首先利用EMD将序列进行分解，得到数据信号在不同时间尺度上的变化情况，最终利用GRU门控循环单元对序列进行动态时间建模实现预测。