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基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
该内容描述了一个使用CNN-LSTM-Attention模型优化时间序列预测的过程。在优化前后，算法的预测效果有明显提升，软件版本为matlab2022a。理论部分介绍了CNN用于特征提取，LSTM处理序列依赖，Attention关注重要信息，以及遗传算法（GA）优化超参数。提供的核心代码展示了GA的优化迭代和模型训练，以及预测结果的可视化比较。
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基于GA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测是许多领域中的核心问题，如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用
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基于GA遗传优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
摘要：
使用MATLAB2022a，展示了一种基于遗传算法优化的CNN-GRU时间序列预测模型，融合遗传算法与深度学习，提升预测精度。遗传算法负责优化模型超参数，如学习率和神经元数量，以最小化均方误差。CNN负责特征提取，GRU处理序列数据中的长期依赖。流程包括初始化、评估、选择、交叉、变异和迭代，旨在找到最佳超参数组合。
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基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化，无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论，用于全局优化，常见于参数估计，如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代，计算目标值，更新种群，并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本项目基于遗传算法（GA）优化无线传感器网络（WSN）的节点部署，旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真，展示了不同初始节点数量（15、25、40）下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤，逐步优化节点位置配置，最终达到最优覆盖率。
基于GA遗传算法的悬索桥静载试验车辆最优布载matlab仿真
本程序基于遗传算法（GA）实现悬索桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真（2022A版）。目标是自动化确定车辆位置，使加载效率ηq满足0.95≤ηq≤1.05且尽量接近1，同时减少车辆数量与布载时间。核心原理通过优化模型平衡最小车辆使用与ηq接近1的目标，并考虑桥梁载荷、车辆间距等约束条件。测试结果展示布载方案的有效性，适用于悬索桥承载能力评估及性能检测场景。
【无人机协同】基于APSO PSO CS-PSO MP_PSO A-PSO GA多种算法实现无人机路径协同规划研究（Matlab代码复现）
【无人机协同】基于APSO PSO CS-PSO MP_PSO A-PSO GA多种算法实现无人机路径协同规划研究（Matlab代码复现）
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