Matlab领域博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者个人主页Matlab领域代码获取方式CSDN Matlab领域—代码获取方式座右铭路漫漫其修远兮吾将上下而求索。更多Matlab物理应用仿真内容点击①Matlab物理应用高阶版②付费专栏Matlab物理应用进阶版③付费专栏Matlab物理应用初级版⛳️关注CSDN Matlab领域更多资源等你来⛄一、城市能源模拟住宅、商业和公共建筑集群的每小时热能和电力需求项目简介小型城市街区建筑能耗简易仿真模型入门级脚本模拟一天 24 小时4 类建筑在夏季工况下的逐时用电能耗提供两种情景现状工况、节能改造后工况输出能耗汇总表格、绘图、简易负荷预测演示。外部依赖函数脚本中未给出需要配套 m 文件create_weather_profile、simulate_building_energy、display_summary、plot_results、simple_prediction_democlear;clc;close all;% Urban Energy Consumption Model% Beginner‑friendly version for a small city blockhours 1:24;outside_temp create_weather_profile(hours, ‘summer’);indoor_temp 24;脚本初始化与环境参数设置clear清空工作区变量clc清空命令窗口close all关闭所有图窗。hours 1:24仿真时间一天 24 小时按小时步长计算。调用外部函数create_weather_profile(hours, summer)生成夏季 24 小时室外温度时序数据。indoor_temp 24所有建筑目标室内设定温度 24℃。定义 4 类建筑分区结构体zones使用 MATLAB 结构体数组保存每一类建筑的全部属性一共 4 个功能分区Old Residential 老旧住宅New Residential 新式住宅Commercial Block 商业街区Public Building 公共建筑zones(1).name ‘Old Residential’;zones(1).area 120; % 建筑面积 m²zones(1).thermal_factor 1.25; % 热工系数数值越大围护结构保温越差空调冷热负荷越高zones(1).lighting_load 6; % 照明基础负荷 W/m²zones(1).appliance_load 8; % 电器设备基础负荷 W/m²zones(1).occupancy [0.85 … 0.85]; % 24小时人员占用系数 0~11代表满负荷人员0无人人员占用曲线特点住宅老旧 / 新式夜间占用率高白天上班时段占用率低商业、公共建筑白天工作时间占用率接近 1夜间占用率很低。Scenario1现状城市工况仿真current_result simulate_building_energy(zones, hours, outside_temp, indoor_temp);调用核心仿真函数simulate_building_energy输入原始建筑参数、时间序列、室外温度、室内设定温度。输出current_result结构体保存现状条件下每一类建筑逐时能耗、街区总能耗、空调负荷、照明负荷、设备负荷全部时序计算结果。内部逻辑外部函数大致逻辑根据室外‑室内温差 ×thermal_factor计算空调冷热负荷照明、设备负荷 单位面积负荷 × 建筑面积 × 当前小时人员占用率分别输出每类建筑的空调能耗、照明能耗、设备能耗叠加得到整个街区总能耗city_total。Scenario2建筑节能改造情景仿真improved_zones zones;improved_zones(1).thermal_factor 0.95;improved_zones(1).lighting_load 5;improved_zones(2).thermal_factor 0.65;improved_zones(2).lighting_load 3;improved_zones(3).lighting_load 8;improved_zones(3).appliance_load 10;improved_zones(4).lighting_load 5;improved_result simulate_building_energy(improved_zones, hours, outside_temp, indoor_temp);复制原始建筑结构体到improved_zones作为改造基础。修改节能改造参数老旧住宅降低热工系数保温升级、降低照明负荷更换节能灯新式住宅进一步提升围护保温、降低照明功率商业街区降低照明与设备基础负荷高效设备公共建筑降低照明负荷保持人员占用曲线occupancy、建筑面积area、室内温度不变只改变建筑硬件性能参数。再次调用仿真函数得到改造后全套能耗结果improved_result。对比两个情景就可以评估节能改造带来的节电效果。结果输出与可视化调用display_summary(zones, current_result, improved_result);plot_results(hours, outside_temp, zones, current_result, improved_result);simple_prediction_demo(hours, current_result.city_total);display_summary()在命令窗口打印文本汇总报告输出现状、改造后各建筑全天总能耗街区总能耗以及改造节约的电量、节能百分比方便直接阅读数据。plot_results()绘图函数生成多幅图表24 小时室外温度曲线现状与改造后4 类建筑逐时能耗对比曲线整个城市街区总负荷对比现状 VS 改造后不同负荷组分拆分空调、照明、设备。simple_prediction_demo(hours, current_result.city_total)简易负荷预测演示把现状 24h 总能耗作为样本做简单时序预测演示展示短期城市能耗预测效果。整体模型要点总结模型属于简化建筑能量模型不做复杂传热微分方程使用热工系数 人员占用系数的经验式计算适合教学入门。两个仿真情景Scenario1基线现状Scenario2节能改造围护保温提升 照明、设备升级输入变量建筑面积、保温性能、照明设备功率、24h 人员占用率、室外温度、室内设定温度。输出逐时能耗时序、全天累计能耗、节能潜力评估、绘图、简易负荷预测演示。⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码%% Figures for the repository README% Rebuilds results/figures from the airfoil files that were analysed in% XFLR5 for the report (results/morph_sequence):% geometry_comparison.png baseline vs optimised airfoil% objective_landscape.png camber/thickness objective over (m, t)% morphing.gif the 21-step morphing sequenceclear; clc; close all;here fileparts(mfilename(‘fullpath’));addpath(fullfile(here, ‘NACA2412’), fullfile(here, ‘Optimization’));resDir fullfile(here, ‘…’, ‘results’);seqDir fullfile(resDir, ‘morph_sequence’);figDir fullfile(resDir, ‘figures’);if ~exist(figDir, ‘dir’), mkdir(figDir); end%% Baseline vs optimised (step 0 and step 20 of the analysed sequence)[xb, yb] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_00.dat’));[xo, yo] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_20.dat’));f1 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 900 380]);plot(xb, yb, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2); hold on;plot(xo, yo, ‘r–’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; grid on; xlim([0 1]); ylim([-0.08 0.12]);xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);legend(‘NACA 2412 (baseline)’, ‘Optimised: m 0.050, p 0.516, t 0.080’, ‘Location’, ‘southeast’);title(‘Airfoils analysed in XFLR5’);% exportgraphics(f1, fullfile(figDir, ‘geometry_comparison.png’), ‘Resolution’, 150);%% Objective landscape: camber/thickness over (m, t) at p 0.516x linspace(0, 1, 100)‘;m linspace(0, 0.05, 41);t linspace(0.08, 0.15, 36);R zeros(numel(t), numel(m));for i 1:numel(t)for j 1:numel(m)R(i, j) camberThicknessRatio([m(j), 0.516, t(i)], x);endendf2 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 620 480]);contourf(m, t, R, 20, ‘LineColor’, ‘none’); hold on;cb colorbar; cb.Label.String ‘camber / thickness’;plot(0.02, 0.12, ‘wo’, ‘MarkerSize’, 9, ‘LineWidth’, 2);plot(0.05, 0.08, ‘wp’, ‘MarkerSize’, 16, ‘MarkerFaceColor’, ‘w’);text(0.0205, 0.1235, ’ NACA 2412’, ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’);text(0.0495, 0.0835, optimum , ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘HorizontalAlignment’, ‘right’);xlabel(‘maximum camber m’); ylabel(‘maximum thickness t’);title(‘Objective rises towards high m and low t: optimum sits on the bounds’);% exportgraphics(f2, fullfile(figDir, ‘objective_landscape.png’), ‘Resolution’, 150);%% Morphing GIF from the analysed sequencef3 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 800 360]);gifFile fullfile(figDir, ‘morphing.gif’);for k 0:20[xs, ys] readDat(fullfile(seqDir, sprintf(‘naca2412_morph_%02d.dat’, k)));clf(f3);plot(xb, yb, ‘-’, ‘Color’, [0.75 0.75 0.75], ‘LineWidth’, 1); hold on;plot(xs, ys, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; axis([0 1 -0.08 0.12]); grid on;xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);title(sprintf(‘Morphing NACA 2412 \rightarrow optimised airfoil: step %d/20’, k));drawnow;[im, map] rgb2ind(frame2im(getframe(f3)), 32);delay 0.12;if k 0 || k 20, delay 1.0; endif k 0imwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘LoopCount’, Inf, ‘DelayTime’, delay);elseimwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘WriteMode’, ‘append’, ‘DelayTime’, delay);endendfprintf(‘Figures written to %s\n’, figDir);function [x, y] readDat(file)% Coordinates of a Selig-format .dat file (the first line is the name)data readmatrix(file, ‘FileType’, ‘text’, ‘NumHeaderLines’, 1);x data(:, 1);y data(:, 2);end2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1] 门云阁.MATLAB物理计算与可视化[M].清华大学出版社2013.3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他 【城市】城市能源模拟住宅、商业和公共建筑集群的每小时热能和电力需求【含Matlab源码 16031期】
Matlab领域博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者个人主页Matlab领域代码获取方式CSDN Matlab领域—代码获取方式座右铭路漫漫其修远兮吾将上下而求索。更多Matlab物理应用仿真内容点击①Matlab物理应用高阶版②付费专栏Matlab物理应用进阶版③付费专栏Matlab物理应用初级版⛳️关注CSDN Matlab领域更多资源等你来⛄一、城市能源模拟住宅、商业和公共建筑集群的每小时热能和电力需求项目简介小型城市街区建筑能耗简易仿真模型入门级脚本模拟一天 24 小时4 类建筑在夏季工况下的逐时用电能耗提供两种情景现状工况、节能改造后工况输出能耗汇总表格、绘图、简易负荷预测演示。外部依赖函数脚本中未给出需要配套 m 文件create_weather_profile、simulate_building_energy、display_summary、plot_results、simple_prediction_democlear;clc;close all;% Urban Energy Consumption Model% Beginner‑friendly version for a small city blockhours 1:24;outside_temp create_weather_profile(hours, ‘summer’);indoor_temp 24;脚本初始化与环境参数设置clear清空工作区变量clc清空命令窗口close all关闭所有图窗。hours 1:24仿真时间一天 24 小时按小时步长计算。调用外部函数create_weather_profile(hours, summer)生成夏季 24 小时室外温度时序数据。indoor_temp 24所有建筑目标室内设定温度 24℃。定义 4 类建筑分区结构体zones使用 MATLAB 结构体数组保存每一类建筑的全部属性一共 4 个功能分区Old Residential 老旧住宅New Residential 新式住宅Commercial Block 商业街区Public Building 公共建筑zones(1).name ‘Old Residential’;zones(1).area 120; % 建筑面积 m²zones(1).thermal_factor 1.25; % 热工系数数值越大围护结构保温越差空调冷热负荷越高zones(1).lighting_load 6; % 照明基础负荷 W/m²zones(1).appliance_load 8; % 电器设备基础负荷 W/m²zones(1).occupancy [0.85 … 0.85]; % 24小时人员占用系数 0~11代表满负荷人员0无人人员占用曲线特点住宅老旧 / 新式夜间占用率高白天上班时段占用率低商业、公共建筑白天工作时间占用率接近 1夜间占用率很低。Scenario1现状城市工况仿真current_result simulate_building_energy(zones, hours, outside_temp, indoor_temp);调用核心仿真函数simulate_building_energy输入原始建筑参数、时间序列、室外温度、室内设定温度。输出current_result结构体保存现状条件下每一类建筑逐时能耗、街区总能耗、空调负荷、照明负荷、设备负荷全部时序计算结果。内部逻辑外部函数大致逻辑根据室外‑室内温差 ×thermal_factor计算空调冷热负荷照明、设备负荷 单位面积负荷 × 建筑面积 × 当前小时人员占用率分别输出每类建筑的空调能耗、照明能耗、设备能耗叠加得到整个街区总能耗city_total。Scenario2建筑节能改造情景仿真improved_zones zones;improved_zones(1).thermal_factor 0.95;improved_zones(1).lighting_load 5;improved_zones(2).thermal_factor 0.65;improved_zones(2).lighting_load 3;improved_zones(3).lighting_load 8;improved_zones(3).appliance_load 10;improved_zones(4).lighting_load 5;improved_result simulate_building_energy(improved_zones, hours, outside_temp, indoor_temp);复制原始建筑结构体到improved_zones作为改造基础。修改节能改造参数老旧住宅降低热工系数保温升级、降低照明负荷更换节能灯新式住宅进一步提升围护保温、降低照明功率商业街区降低照明与设备基础负荷高效设备公共建筑降低照明负荷保持人员占用曲线occupancy、建筑面积area、室内温度不变只改变建筑硬件性能参数。再次调用仿真函数得到改造后全套能耗结果improved_result。对比两个情景就可以评估节能改造带来的节电效果。结果输出与可视化调用display_summary(zones, current_result, improved_result);plot_results(hours, outside_temp, zones, current_result, improved_result);simple_prediction_demo(hours, current_result.city_total);display_summary()在命令窗口打印文本汇总报告输出现状、改造后各建筑全天总能耗街区总能耗以及改造节约的电量、节能百分比方便直接阅读数据。plot_results()绘图函数生成多幅图表24 小时室外温度曲线现状与改造后4 类建筑逐时能耗对比曲线整个城市街区总负荷对比现状 VS 改造后不同负荷组分拆分空调、照明、设备。simple_prediction_demo(hours, current_result.city_total)简易负荷预测演示把现状 24h 总能耗作为样本做简单时序预测演示展示短期城市能耗预测效果。整体模型要点总结模型属于简化建筑能量模型不做复杂传热微分方程使用热工系数 人员占用系数的经验式计算适合教学入门。两个仿真情景Scenario1基线现状Scenario2节能改造围护保温提升 照明、设备升级输入变量建筑面积、保温性能、照明设备功率、24h 人员占用率、室外温度、室内设定温度。输出逐时能耗时序、全天累计能耗、节能潜力评估、绘图、简易负荷预测演示。⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码%% Figures for the repository README% Rebuilds results/figures from the airfoil files that were analysed in% XFLR5 for the report (results/morph_sequence):% geometry_comparison.png baseline vs optimised airfoil% objective_landscape.png camber/thickness objective over (m, t)% morphing.gif the 21-step morphing sequenceclear; clc; close all;here fileparts(mfilename(‘fullpath’));addpath(fullfile(here, ‘NACA2412’), fullfile(here, ‘Optimization’));resDir fullfile(here, ‘…’, ‘results’);seqDir fullfile(resDir, ‘morph_sequence’);figDir fullfile(resDir, ‘figures’);if ~exist(figDir, ‘dir’), mkdir(figDir); end%% Baseline vs optimised (step 0 and step 20 of the analysed sequence)[xb, yb] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_00.dat’));[xo, yo] readDat(fullfile(seqDir, ‘naca2412_morph_20.dat’));f1 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 900 380]);plot(xb, yb, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2); hold on;plot(xo, yo, ‘r–’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; grid on; xlim([0 1]); ylim([-0.08 0.12]);xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);legend(‘NACA 2412 (baseline)’, ‘Optimised: m 0.050, p 0.516, t 0.080’, ‘Location’, ‘southeast’);title(‘Airfoils analysed in XFLR5’);% exportgraphics(f1, fullfile(figDir, ‘geometry_comparison.png’), ‘Resolution’, 150);%% Objective landscape: camber/thickness over (m, t) at p 0.516x linspace(0, 1, 100)‘;m linspace(0, 0.05, 41);t linspace(0.08, 0.15, 36);R zeros(numel(t), numel(m));for i 1:numel(t)for j 1:numel(m)R(i, j) camberThicknessRatio([m(j), 0.516, t(i)], x);endendf2 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 620 480]);contourf(m, t, R, 20, ‘LineColor’, ‘none’); hold on;cb colorbar; cb.Label.String ‘camber / thickness’;plot(0.02, 0.12, ‘wo’, ‘MarkerSize’, 9, ‘LineWidth’, 2);plot(0.05, 0.08, ‘wp’, ‘MarkerSize’, 16, ‘MarkerFaceColor’, ‘w’);text(0.0205, 0.1235, ’ NACA 2412’, ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’);text(0.0495, 0.0835, optimum , ‘Color’, ‘w’, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘HorizontalAlignment’, ‘right’);xlabel(‘maximum camber m’); ylabel(‘maximum thickness t’);title(‘Objective rises towards high m and low t: optimum sits on the bounds’);% exportgraphics(f2, fullfile(figDir, ‘objective_landscape.png’), ‘Resolution’, 150);%% Morphing GIF from the analysed sequencef3 figure(‘Color’, ‘w’, ‘Position’, [100 100 800 360]);gifFile fullfile(figDir, ‘morphing.gif’);for k 0:20[xs, ys] readDat(fullfile(seqDir, sprintf(‘naca2412_morph_%02d.dat’, k)));clf(f3);plot(xb, yb, ‘-’, ‘Color’, [0.75 0.75 0.75], ‘LineWidth’, 1); hold on;plot(xs, ys, ‘b-’, ‘LineWidth’, 2);axis equal; axis([0 1 -0.08 0.12]); grid on;xlabel(‘x/c’); ylabel(‘y/c’);title(sprintf(‘Morphing NACA 2412 \rightarrow optimised airfoil: step %d/20’, k));drawnow;[im, map] rgb2ind(frame2im(getframe(f3)), 32);delay 0.12;if k 0 || k 20, delay 1.0; endif k 0imwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘LoopCount’, Inf, ‘DelayTime’, delay);elseimwrite(im, map, gifFile, ‘gif’, ‘WriteMode’, ‘append’, ‘DelayTime’, delay);endendfprintf(‘Figures written to %s\n’, figDir);function [x, y] readDat(file)% Coordinates of a Selig-format .dat file (the first line is the name)data readmatrix(file, ‘FileType’, ‘text’, ‘NumHeaderLines’, 1);x data(:, 1);y data(:, 2);end2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1] 门云阁.MATLAB物理计算与可视化[M].清华大学出版社2013.3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他