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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。

MATLAB代码：多种调度模式下的光储电站经济性最优储能容量配置分析关键词：光储电站 优化配置 经济性分析参考文档：《多种调度模式下的光储电站经济性最优储能容量配置分析》仅参考仿真平台：MATLAB yalmip+cplex+mosek主要内容：代码主要做的是一个光储电站经济最优储能容量配置的问题，对光储电站中储能的容量进行优化，以实现经济效益的最大化。光储电站的调度模式选为联络线调整模式，目标函数中考虑了储能运行损耗费用，电收益、考核成本等，约束则主要是储能的运行约束，实现效果良好，具体看图。代码非常精品，注释保姆级

深度强化学习电气工程复现文章，适合小白学习关键词：能源管理系统 多主体强化学习 需求侧响应 智能电网编程语言：python平台主题：可扩展的多代理强化学习用于分布式控制住宅能源灵活性内容简介：摘要—针对分布式住宅能源，提出了一种新的可扩展的基于多智能体强化学习的协调方法。协作主体学习在一个部分可观测的随机环境中控制电动汽车、空间加热和柔性负载提供的灵活性。在标准独立 Q- 学习方法中，随机环境中局部可观测智能体的协调性能随尺度的变化而下降。在这里，从历史数据的离线凸优化学习和隔离边际贡献的奖励信号总回报的新组合增加稳定性和表现的规模。使用固定大小的 Q 表，消费者能够评估他们对整个系统目标的边际影响，而无需彼此或与中央协调员共享个人数据。案例研究用于评估探索资源、奖励定义和多主体学习框架的不同组合的适应性。结果表明，由于能源进口成本、损失、配送拥塞控制、电池折旧和温室气体排放的降低，拟议的战略在个人和系统层面创造了价值。复现lunwen截图：