`
peterwei
  • 浏览: 251445 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

为什么PrepareStatement和Batch性能相差不大,欢迎分析

阅读更多
    今天在Javaeye论坛上看到有位网友得出结论:主题:Hibernate性能 - 30倍普通SQL操作 - 探讨 地址:[url]http://www.iteye.com/topic/743613 [/url].贴子中说JDBC测试插入10000条数据花费时间:Total spent 249531毫秒.而且贴子还说:这个时间我觉得是比较合理的执行一条SQL花费25毫秒左右,之前有关效率方面的测试和这个结果差不多。

    不知他在什么配置情况下操作。因为结果是4分多钟。对于此结论很是惊奇,因为以前做过数据同步的东西,于是马上亲自验证,数据库和测试参数和他的都一样。

    先说结果:我的测试最慢的只用了2.6秒。Statement最慢,PrepareStaement快了5秒钟,Batch和PrepareStatement并没有实质性的提高,只是一小点(这个倒是让我奇怪)。从一万到十万数据量都做过测试,但变化不大。我一直认为Batch会提高不少数量级的,可是结果让我失望,也不知哪写得不对,大家可以分析一下代码。
------------------------------------------------------------
结果已出来,是默认的Mysql不是InnoDB,所以没有事务,所以之前测的没有本质变化。实际上在事务下,Batch能提高数量级的提高。

直接pringln 10000的一些对比数据:

清空表
普通的Statement插入数据:
插入数据量:10000
<运行时间: 2.656 秒>
运行时间:2656 毫秒
2.656
================================
清空表
通过PrepareStatement插入数据:
插入数据量:10000
<运行时间: 2.156 秒>
运行时间:2156 毫秒
2.156
================================
清空表
用批处理插入数据:
批量更新成功 10000 条记录!
<运行时间: 2.078 秒>
运行时间:2078 毫秒
2.078
================================

代码如下:

package test;

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;

import com.fastbo.util.Clock;
import com.fastbo.util.ConnectionFactory;
import com.fastbo.util.DbUtil;

/**
 * Description: Jdbc相关性能测试,batch处理,PrepareStatement,Statement等。
 * 
 * <p>
 * Mysql数据库:表结构为简单的id,name(varchar:255),type(varchar:255)字段,id自增
 * </p>
 * 
 * @author Peter Wei Email: <a href="mailto:weigbo@163.com">weigbo@163.com </a>
 * 
 * @version 1.0 2010-8-21
 */
public class JdbcTest {

 /**
  * 测试数据量
  */
 public static int TEST_NUM = 10000;

 /**
  * 批处理大小
  */
 public static int BATCH_SIZE = 300;

 /**
  * 清空数据表
  * 
  * @param con
  */
 public static void clear(Connection con) {
  PreparedStatement ps = null;
  StringBuffer buff = new StringBuffer();
  try {
   buff.append("truncate table bobo");
   ps = con.prepareStatement(buff.toString());
   ps.executeUpdate();
   System.out.println("清空表");
  } catch (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   DbUtil.close(ps);
  }
 }

 /**
  * 普通的Statement插入数据
  * 
  * @param con
  */
 public static int add(Connection con) {
  Statement stmt = null;
  int num = 0;
  String sql = "insert into bobo(name,type) values('Peter Wei','test')";
  try {
   stmt = con.createStatement();
   for (int i = 0; i < TEST_NUM; i++) {
    num += stmt.executeUpdate(sql);
   }
   System.out.println("插入数据量:" + num);
  } catch (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   DbUtil.close(stmt);
  }
  return num;

 }

 /**
  * 用PrepareStatement插入数据
  * 
  * @param con
  */
 public static void addByPrepareStatement(Connection con) {

  PreparedStatement ps = null;
  StringBuffer buff = new StringBuffer();
  int num = 0;
  try {
   buff.append("insert into bobo(name,type)");
   buff.append(" values(?,?)");
   ps = con.prepareStatement(buff.toString());
   con.setAutoCommit(false);
   for (int i = 0; i < TEST_NUM; i++) {
	int index = 1;
	ps.setString(index++, "Peter Wei");
	ps.setString(index++, "test");
	num += ps.executeUpdate();
   }
   con.commit();
   con.setAutoCommit(true);
   System.out.println("插入数据量:" + num);
  } catch (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   DbUtil.close(ps);
  }
 }

 /**
  * 用批处理插入数据
  * 
  * @param con
  */
 public static void addByBatch(Connection con) {
  PreparedStatement ps = null;
  StringBuffer buff = new StringBuffer();
  int sum = 0;
  int[] num = null;
  try {
   buff.append("insert into bobo(name,type) values(?,?)");

   con.setAutoCommit(false);
   ps = con.prepareStatement(buff.toString());
   for (int i = 0; i < TEST_NUM; i++) {
    int index = 1;
    ps.setString(index++, "Peter Wei");
    ps.setString(index++, "test");
    ps.addBatch();
    if (i != 0 && i % BATCH_SIZE == 0) {
     num = ps.executeBatch();
     sum += num.length;
     con.commit();
     // System.out.println("batch:" + i);
    }

   }
   num = ps.executeBatch();
   sum += num.length;
   con.commit();
   con.setAutoCommit(true);
   System.out.println("批量更新成功 " + sum + " 条记录!");
  } catch (SQLException e) {
   e.printStackTrace();
  } finally {
   DbUtil.close(ps);
  }
 }

 public static void main(String[] args) {
  Connection con = ConnectionFactory.getConnection();
  clear(con);
  Clock c = new Clock();
  // 普通的Statement插入数据
  System.out.println("普通的Statement插入数据:");
  c.start();
  add(con);
  c.stop();
  System.out.println(c.toString());
  c.readMilli();
  System.out.println(c.read());
  System.out.println("================================");

  clear(con);
  // 通过PrepareStatement插入数据
  System.out.println("通过PrepareStatement插入数据:");
  c = new Clock();
  c.start();
  addByPrepareStatement(con);
  c.stop();
  System.out.println(c.toString());
  c.readMilli();
  System.out.println(c.read());
  System.out.println("================================");

  clear(con);
  // 用批处理插入数据
  System.out.println("用批处理插入数据:");
  c = new Clock();
  c.start();
  addByBatch(con);
  c.stop();
  System.out.println(c.toString());
  c.readMilli();
  System.out.println(c.read());
  System.out.println("================================");

 }

}

分享到:
评论
22 楼 peterwei 2010-09-01  
哈哈,这个贴比较好玩。不过回贴后,认识又有了一个提高。
21 楼 joynet007 2010-09-01  
http://www.iteye.com/topic/743613
你说的这篇文章是有问题的,他的jdbc 提交到数据库中是 分10000次的
每次都获得一个connection 。但是 用Hibernate 的方式放入一个事物当中的,就是说他只获得一次connection 当然hibernate 比 jdbc 快

20 楼 dingjun1 2010-08-31  
这个例子时间的差别是在数据库 写缓存中的数据写到数据文件的所花的时间上。

楼主如果把statement 也改成在一个事务里完成再测试一下就更明显。
楼主的第一种,数据库数据文件与数据缓存区被同步了1000次,
第二种,第三种数据库数据文件被同步的次数就大大减少了,如果忽略定时同步,可以认为就写了一次。

batch的目的是为了一次发送多条SQL指令(节省网络传递时间)
preparestatment是为了重用执行计划(节省数据库端硬解析时间)

在这里,就把传输时间和解析时间忽略吧。

如果楼主再试一下,statement 方式放到一个事务里,测一下时间是不是三个都差不多。就更有说服力了。
19 楼 sdh5724 2010-08-31  
说的是2个不同的东西, 何来误导之说? 楼主的测试已经是基于mysql非事务表了。

谁都知道JDBC/DBMS需要有对应的支持功能。 
18 楼 mikewang 2010-08-31  
sdh5724 写道
兄弟, 我投个精华, 把票数拉回来。 8票~~~

给个总结:
在没有事务的情况下, Batch和PrepareStatement比Statemen 是没有什么区别的。 Batch所能获得优势就是CPU连续处理, 差异估计不大。我猜猜也就1-5%的差异。
有事务的情况, 我相信这个差异是很大的。 这个情况可以分为:
Batch一次提交多少条SQL, 或者一条SQL
PrepareStatement/Statemen  一次提交一条为一个事务, 或者一个事务包含多个SQL。 这些性能都是有比较大的差异的。

楼主对细节关心说明考虑问题很周到。




你的结论下的不对,不要误导大众

Batch, PrepareStatement, Statemen 和事务没有任何关系!

batch , preparestatement 需要数据库和jdbc驱动的双方面支持
首先, dbms 要提供批处理和预编译的功能
其次, jdbc 对上述2个功能要有所支持
上述2着缺一不可。

至于事务方面, 每一语句一事务, 和手动划分事务, 当然后者要快的多。但这个和Batch, PrepareStatement, Statemen没有任何关系。
17 楼 sdh5724 2010-08-31  
兄弟, 我投个精华, 把票数拉回来。 8票~~~

给个总结:
在没有事务的情况下, Batch和PrepareStatement比Statemen 是没有什么区别的。 Batch所能获得优势就是CPU连续处理, 差异估计不大。我猜猜也就1-5%的差异。
有事务的情况, 我相信这个差异是很大的。 这个情况可以分为:
Batch一次提交多少条SQL, 或者一条SQL
PrepareStatement/Statemen  一次提交一条为一个事务, 或者一个事务包含多个SQL。 这些性能都是有比较大的差异的。

楼主对细节关心说明考虑问题很周到。




16 楼 skzr.org 2010-08-31  
呵呵,兄弟
被投了新手吧、啥了吧,要答题了吧
通过此帖,看出楼主的求真务实的态度——非常好,心态比那些投新手的人强太多了
大家都喜欢不明真相的围观、喷口水;看看很多人的扯谈,楼主明明说是mysql,最后扯到了oracle
现在大家看东西都很浮躁,被习惯性批判所左右了思想和心态——值得警惕啊

祝楼主答题愉快,保持一颗求真务实的心态

前行的路上,有你我他同行



peterwei 写道
Batch和PrepareStatement比Statement并没有实质性的提高,只是一小点(这个倒是让我奇怪)。
--------------------------------------
ok,结果出来了。确实是setAutoCommit(false);不起作用。原来默认装的mysql数据库不是InnoDB,而是MyISAM,所以是没有事务的。楼上的skzr.org说得对。改数据库后,重测了一下,得到我想要的结果。

清空表
普通的Statement插入数据:
插入数据量:10000
<运行时间: 17.828 秒>
运行时间:17828 毫秒
17.828
================================
清空表
通过PrepareStatement插入数据:
插入数据量:10000
<运行时间: 2.594 秒>
运行时间:2594 毫秒
2.594
================================
清空表
用批处理插入数据:
批量更新成功 10000 条记录!
<运行时间: 2.187 秒>
运行时间:2187 毫秒
2.187
================================

15 楼 wenshao 2010-08-30  
感觉以前的经验,oci driver很多bug的,少用为好
14 楼 sdh5724 2010-08-27  
murainwood 写道
不同驱动实现,效率确实往往差别很大。
另外我其实很想知道Oracle OCI相比Thin,性能到底大概可以提高多少...手头没有环境,不知道哪位同仁能透露一下。



如果不是想找麻烦, 建议你别用oci driver. 另外, 我想提醒的是, 现在JAVA的速度和用NATIVE代码, 性能几乎没有什么差异。
13 楼 whaosoft 2010-08-24  
确实用 Oracle 就看出了差距
不过本地数据库 和非本地数据库 时间也差好多。
12 楼 wenshao 2010-08-24  
mysql的JDBC Batch做得很烂的,如果是Oracle,性能会相差很大的。

MySQL需要使用一个Insert多个Values的方式性能才会好。
11 楼 finallygo 2010-08-23  
sswh 写道
用Statement,使用批处理,但autoCommit=true的时候,
结果如下:

清空表
用批处理4插入数据:
批量更新成功 10000 条记录!
1719
================================

按上面的测试,影响性能最大的应该是

事务的大小,
批处理的影响次之,
PreparedStatement和Statement似乎区别不是很大

PreparedStatement和Statement区别不大是因为sql并没有发生变化
10 楼 murainwood 2010-08-22  
不同驱动实现,效率确实往往差别很大。
另外我其实很想知道Oracle OCI相比Thin,性能到底大概可以提高多少...手头没有环境,不知道哪位同仁能透露一下。
9 楼 kimmking 2010-08-22  
murainwood 写道
dotaking 写道
找不到以前的测试数据量

pcserver,redhat5.4,oracle10g,jdk6,表中有10几个字段,
批量2000,插入效率约每秒3w+,大概是逐条插入的近10倍。

不过用plsql写procedures的话,是每秒7w+,
这说明oracle的native驱动还是比jdbc驱动强太多




不是你说的那个原因。
如果是procedure的话,很多操作直接是在DB Server端进行的,客户端调用,省却了很多网络传输的时间和资源开销。



局域网,网络不是瓶颈。
而且,我说的最后两句,是另外的东西。前面两句才是批量和逐条的效率比较。
只是我找不到测试报告了。~ :(
8 楼 peterwei 2010-08-22  
Batch和PrepareStatement比Statement并没有实质性的提高,只是一小点(这个倒是让我奇怪)。
--------------------------------------
ok,结果出来了。确实是setAutoCommit(false);不起作用。原来默认装的mysql数据库不是InnoDB,而是MyISAM,所以是没有事务的。楼上的skzr.org说得对。改数据库后,重测了一下,得到我想要的结果。

清空表
普通的Statement插入数据:
插入数据量:10000
<运行时间: 17.828 秒>
运行时间:17828 毫秒
17.828
================================
清空表
通过PrepareStatement插入数据:
插入数据量:10000
<运行时间: 2.594 秒>
运行时间:2594 毫秒
2.594
================================
清空表
用批处理插入数据:
批量更新成功 10000 条记录!
<运行时间: 2.187 秒>
运行时间:2187 毫秒
2.187
================================
7 楼 murainwood 2010-08-22  
dotaking 写道
找不到以前的测试数据量

pcserver,redhat5.4,oracle10g,jdk6,表中有10几个字段,
批量2000,插入效率约每秒3w+,大概是逐条插入的近10倍。

不过用plsql写procedures的话,是每秒7w+,
这说明oracle的native驱动还是比jdbc驱动强太多




不是你说的那个原因。
如果是procedure的话,很多操作直接是在DB Server端进行的,客户端调用,省却了很多网络传输的时间和资源开销。
6 楼 dotaking 2010-08-22  
找不到以前的测试数据量

pcserver,redhat5.4,oracle10g,jdk6,表中有10几个字段,
批量2000,插入效率约每秒3w+,大概是逐条插入的近10倍。

不过用plsql写procedures的话,是每秒7w+,
这说明oracle的native驱动还是比jdbc驱动强太多。



5 楼 skzr.org 2010-08-22  
peterwei 写道
清空表
通过PrepareStatement插入数据:
插入数据量:10000
3985
================================
清空表
用批处理插入数据:
批量更新成功 10000 条记录!
296

=========================
你确定用我相同的代码,批处理和preparestatement相差有10倍?难道是mysql和sql server数据库内部的机制问题。我有空用oracle测一下。难道是mysql setCommit(false),不起作用,奇怪了。


^ ^
如果mysql的表不是事务的,那应该测试不出多少差异
4 楼 kimmking 2010-08-22  
跟驱动的jdbc实现有直接关系,
所以各个数据库是不同的。

and 跟每条记录的数据量和复杂度也有关系。

3 楼 peterwei 2010-08-22  
清空表
通过PrepareStatement插入数据:
插入数据量:10000
3985
================================
清空表
用批处理插入数据:
批量更新成功 10000 条记录!
296

=========================
你确定用我相同的代码,批处理和preparestatement相差有10倍?难道是mysql和sql server数据库内部的机制问题。我有空用oracle测一下。难道是mysql setCommit(false),不起作用,奇怪了。

相关推荐

    电动汽车充电站选址定容优化:基于MATLAB建模求解与成本最小化策略,电动汽车充电站选址定容优化:基于MATLAB的最优规划模型及初学者指南,电动汽车充电站的最优选址定容MATLAB程序 以规划期内充

    电动汽车充电站选址定容优化:基于MATLAB建模求解与成本最小化策略,电动汽车充电站选址定容优化:基于MATLAB的最优规划模型及初学者指南,电动汽车充电站的最优选址定容MATLAB程序 以规划期内充电站的总成本 (包括投资、运行和维护成本)和网损费用之和最小为目标,考虑了相关的约束条件,构造了电动汽车充电站最优规划的数学模型。 从34个位置中,选取7个充电站地址,进行选址优化 关键词:电动汽车;充电站;选址和定容 程序注释清晰,适合初学者学习 ,电动汽车; 充电站选址定容; MATLAB程序; 规划模型; 成本优化; 网损费用; 初学者学习; 程序注释清晰,基于MATLAB的电动汽车充电站选址定容优化程序:成本最小化与约束条件下的选址策略

    基于源荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒经济调度优化模型基于MATLAB+CPLEX仿真平台求解,基于源荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒优化经济调度策略,MATLAB代码:计及源-荷双重不确定性的电厂日

    基于源荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒经济调度优化模型基于MATLAB+CPLEX仿真平台求解,基于源荷双重不确定性的虚拟电厂日前鲁棒优化经济调度策略,MATLAB代码:计及源-荷双重不确定性的电厂日前鲁棒优化调度 关键词:电厂 微网调度 鲁棒调度 源荷不确定性 日前经济调度 参考文档:《含电动汽车和风电机组的发电厂竞价策略_杨甲甲》参考其鲁棒模型的化简求解部分,即附录中的鲁棒问题化简求解的全过程; 《Virtual power plant mid-term dispatch optimization》参考燃气轮机、储能部分模型 仿真平台:MATLAB+CPLEX 主要内容:代码主要做的是一个电厂或者微网单元的日前鲁棒经济调度的模型,考虑了光伏出力和负荷功率的双重不确定性,采用鲁棒优化法处理不确定性变量,构建了电厂鲁棒优化调度模型。 具体来看,不确定性考虑的是目标函数以及约束条件中均含有不确定变量,设置鲁棒系数可以调节多重不确定结果,化简的过程也很清晰,程序实现效果良好,一行一注释。 ,关键词:虚拟电厂; 鲁棒优化调度; 源荷不确定性; 日前经济调度; 微网调度; 光伏出力

    基于遗传算法的储能优化配置研究:成本模型分析与最优运行计划求解(含风光机组),基于遗传算法的储能优化配置:成本模型分析与最优运行计划求解(含风光机组),MATLAB代码:基于遗传算法的储能优化配置(可

    基于遗传算法的储能优化配置研究:成本模型分析与最优运行计划求解(含风光机组),基于遗传算法的储能优化配置:成本模型分析与最优运行计划求解(含风光机组),MATLAB代码:基于遗传算法的储能优化配置(可加入风光机组) 关键词:储能优化配置 遗传算法 储能充放电优化 参考文档:无明显参考文档,仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台:MATLAB 平台采用遗传算法实现求解 优势:代码注释详实,适合参考学习,非目前烂大街的版本,程序非常精品,请仔细辨识 主要内容:建立了储能的成本模型,包含运行维护成本以及容量配置成本,然后以该成本函数最小为目标函数,经过遗传算法求解出其最优运行计划,并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小,求解采用的是遗传算法,求解效果极佳,具体可以看图 ,关键词:MATLAB代码;遗传算法;储能优化配置;储能充放电优化;成本模型;运行维护成本;容量配置成本;最优运行计划;求解效果。,基于遗传算法的储能优化配置MATLAB代码:精细优化与成本最小化研究

    设计模式- 观察者模式 Observer Pattern详解

    如本文所描述,设计模式经典实现、三种其他实现方式以及六个方向的问题优化的详细代码

    高性能DSP28335驱动的移相全桥同步整流技术:高效电源输出与轻量级结构设计,基于DSP28335的高效同步整流电源系统:移相全桥驱动,低损耗输出近94%效率,铝基板+平面变压器设计挑战与低成本方案

    高性能DSP28335驱动的移相全桥同步整流技术:高效电源输出与轻量级结构设计,基于DSP28335的高效同步整流电源系统:移相全桥驱动,低损耗输出近94%效率,铝基板+平面变压器设计挑战与低成本方案探索,自研DSP28335+移相全桥+纯程序实现同步整流。 目前在DSP固有损耗2W的情况下,输出120W效率接近94%。 就是铝基板+平面变压器玩起来太贵,不好做小批量,335现在也很贵。 基于035的低成本版本近期开始设计~~~ 数字电源demo,输入18-32V,输出12V15A,伍尔特电感+平面变压器+板上平面变压器辅助电源,隔离半桥驱动+隔离采样,用于技术交流和样机平台搭建。 采用上下叠板架构,上板为4层DSP控制板,下板为单层功率铝基板,散热极佳。 ,自研DSP28335; 移相全桥; 纯程序同步整流; 效率接近94%; 低成本版本设计; 数字电源demo; 上下叠板架构; DSP控制板; 散热。,自研DSP28335控制下的同步整流技术优化:效率接近94%的电源解决方案

    PPT模板 -星际郎中:守护星际生命.pptx

    PPT模板 -星际郎中:守护星际生命.pptx

    19考试真题最近的t41.txt

    19考试真题最近的t41.txt

    Xilinx ug476-7Series-Transceivers

    Xilinx公司推出的7系列FPGA中的GTX/GTH收发器是用于高速串行通信的收发器模块,能够实现数据的高速串行传输。本资料为Xilinx提供的用户手册ug476_7Series_Transceivers

    GearTrain 提供了灵活的推理框架, 支持视频、图片推理方式 基于 GearTrain 用户可像齿轮一样自由组合各种Pipeline,实现各种推理任务

    GearTrain 提供了灵活的推理框架, 支持视频、图片推理方式。基于 GearTrain 用户可像齿轮一样自由组合各种Pipeline,实现各种推理任务

    一个测试的网页布局,作为备份

    一个测试的网页布局,作为备份

    基于SSM+redis的awd对抗系统 .zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用,资源为网络商品(电子资料类)基于网络商品和电子资料商品的性质和特征不支持退款,质量优质,放心下载使用

    内蒙古自治区公共数据资源登记管理暂行办法.docx

    内蒙古自治区公共数据资源登记管理暂行办法.docx

    MATLAB下基于遗传算法的有序充放电优化策略:实现电动汽车充电费用最低与负荷峰谷平衡,基于遗传算法的电动汽车有序充放电优化策略:精英自适应混合算法实现负荷均衡与费用最小化,MATLAB代码:基于遗传

    MATLAB下基于遗传算法的有序充放电优化策略:实现电动汽车充电费用最低与负荷峰谷平衡,基于遗传算法的电动汽车有序充放电优化策略:精英自适应混合算法实现负荷均衡与费用最小化,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 ,关键词:MATLAB代码; 遗传算法; 电动汽车; 有序充电; 优化调度; 充电费用; 充电时间; 电网负荷; 精英自适应混合遗传算法; 迭代结果; 优化变量。,基于遗传算法的电动汽车有序充放电优化调度策略研究

    基于OpenCV的车牌识别系统的设计与实现.zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用,资源为网络商品(电子资料类)基于网络商品和电子资料商品的性质和特征不支持退款

    STM32开发:IIR带阻滤波器设计与实现,含巴特沃斯和切比雪夫滤波器MATLAB程序,STM32开发中IIR带阻滤波器的实现与巴特沃斯滤波器设计详解:附MATLAB程序,STM32开发 IIR带阻滤

    STM32开发:IIR带阻滤波器设计与实现,含巴特沃斯和切比雪夫滤波器MATLAB程序,STM32开发中IIR带阻滤波器的实现与巴特沃斯滤波器设计详解:附MATLAB程序,STM32开发 IIR带阻滤波器 STM32实现IIR无限冲击响应带阻滤波器设计,巴特沃斯滤波器,代码工整,自编代码,注释详细,赠送巴特沃斯和切比雪夫IIR带阻滤波器MATLAB程序 ,STM32开发; IIR带阻滤波器; 无限冲击响应; 巴特沃斯滤波器; 自编代码; 注释详细; MATLAB程序,STM32中IIR带阻滤波器设计与实现

    电商系统(包含手机端,前端,后端).zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用,资源为网络商品(电子资料类)基于网络商品和电子资料商品的性质和特征不支持退款,质量优质,放心下载使用

    机器学习【KMeans聚类分析实战】用户分群聚类详解-SSE、CH 指数、SC全解析,实战电信客户分群案例

    包含输入输出,可视化案例。聚类算法

    基于PLC的地铁排水控制系统设计:梯形图程序、接线图与IO分配组态全解析,基于PLC的地铁排水控制系统设计:梯形图程序、接线图与IO分配组态全解析,No.505 基于PLC的地铁排水控制系统设计电气控

    基于PLC的地铁排水控制系统设计:梯形图程序、接线图与IO分配组态全解析,基于PLC的地铁排水控制系统设计:梯形图程序、接线图与IO分配组态全解析,No.505 基于PLC的地铁排水控制系统设计电气控制程序 带解释的梯形图程序,接线图原理图图纸,io分配,组态画面 ,505; PLC地铁排水控制; 电气控制程序; 梯形图程序; 接线图原理图; IO分配; 组态画面,PLC驱动的地铁排水系统设计:电气控制程序详解及图解

    元器件基础知识文档(适合初学者学习)

    报告电子元器件手册目录,常见电子元器件的参考资料以及70种电子元器件封装等等,非常适合初学者进行学习和掌握。希望大家都能够在电子领域进行深耕。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics