使用Thin，ThingSpeak，IFTTT和ESP32预测性机器监控的Matlab绘图代码

在MATLAB中，使用ThingsPeak平台和神经网络技术，我们可以实现天文潮汐与风驱水位的预测。本示例代码提供了SurgerforeCastingExample，用于展示如何结合不同的输入因素来预测海洋潮汐及风带来的水位变化。通过该代码，用户可以掌握如何使用MATLAB构建和训练神经网络模型，并将其应用于潮汐和水位变化的预测。 步骤概述 数据采集：通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。 数据预处理：进行数据清洗与标准化处理，以便模型更准确地预测。 神经网络建模：基于采集的数据，使用神经网络构建预测模型。 模型训练与优化：通过MATLAB的深度学习工具箱，训练模型并优化参数。 预测与可视化：使用模型进行潮汐和水位的预测，并生成可视化图表展示结果。 核心代码示例 以下代码片段展示了如何在MATLAB中创建一个基础的神经网络模型来预测潮汐和风驱水位变化。 % 加载数据 load('tidalData.mat'); load('windLevelData.mat'); % 数据标准化 normalizedTidalData = normalize(tidalData); normalizedWindLevelData = normalize(windLevelData); % 神经网络建模 net = feedforwardnet(10); net = train(net, normalizedTidalData, normalizedWindLevelData); % 预测 predictions = net(testData); plot(predictions); 以上代码演示了如何建立简单的神经网络，并在ThingsPeak数据上应用潮汐和水位的预测。用户可以根据需求调整网络结构和训练参数，以优化模型的预测精度。

ECOTOOL工具箱提供用于时间序列分析和预测的例程，包含探索性、描述性和诊断性统计工具。该工具箱集成了自动识别、估计和离群值检测程序，可用于多季节ARIMA模型、传递函数、指数平滑等模型。它提供深入的文档和演示，引导用户完成建模过程。

Matlab绘图的形状代码多视图CNN（MVCNN）用于形状识别。该项目的目标是学习用于形状识别的通用描述符。为此，我们使用卷积神经网络（CNN）训练用于形状识别的判别模型，其中基于视图的形状表示是唯一提示。示例包括线条画、去除颜色的剪贴画图像或几乎没有纹理信息的3D模型渲染。如果您使用此项目中的代码的任何部分，请引用： @inproceedings {su15mvcnn，作者= {Hang Su和Subhransu Maji和Evangelos Kalogerakis和Erik G. Learned {-} Miller}，标题= {用于3d形状识别的多视图卷积神经网络}，书名= {Proc。 ICCV}，年份= {2015}} 安装依赖项：git submodule update --init 编译为CPU编译： # two environment variables might need to be set, e.g. MATLABDIR= MEX=/bin/mex matlab -nodisplay -r \"s

使用糖果条纹补丁candystripe可以在当前轴上自动更新图例条目，并为指定对象添加糖果条纹。糖果条纹补丁创建一个模式，用于填充当前轴上所有类似补丁的对象，包括但不限于条形、填充和补丁。使用candystripe(h)可以填充由句柄H指定的对象，并添加糖果条纹图案。candystripe(...，'param1'，value1，'param2'，value2，...)指定糖果条纹创建的可选参数。以下列出了参数、数据类型和默认值。可选参数包括：'角度'（标量，默认为45度）指定糖果条纹的角度（以度为单位）。'颜色'（[1x3]或颜色规格，默认为'w'）指定糖果条纹的颜色。'单位'（字符串，默认为'像素'）指定绘制糖果条纹时使用的单位，影响角度相对于数据纵横比的显示。

MATLAB绘图功能的应用

近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。因此，控制和预测空气质量指数（AQI）已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI进行分类。对于AQI预测，我们实现了五个回归模型：主成分、偏最小二乘法、留一维CV的主成分、留一维CV的偏最小二乘，以及多个印度城市的多元回归AQI数据。根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好、满意、中、差、非常差和严重”。为了预测AQI等级，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Logistic回归和K最近邻。数据集来自印度不同城市的空气质量数据集，通过留一法交叉验证的PLS模型进行训练。

该工具允许用户根据网吧机器的分布设置，调整标签控件位置及访问数据库路径，以监控非法使用者。确保收费系统为pubwin。

使用GitSourceControlSystem的A Thin MATLAB Wrapper，您可以在MATLAB中像使用OS命令行git一样方便地进行版本控制。

灰色预测方法的Matlab代码，用于预测未来趋势的数据，下载后替换成自己的数据即可使用。