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本项目基于MATLAB2022A,利用CNN卷积神经网络对金融数据进行预测,并与BP、RBF和LSTM网络对比。核心程序通过处理历史价格数据,训练并测试各模型,展示预测结果及误差分析。CNN通过卷积层捕捉局部特征,BP网络学习非线性映射,RBF网络进行局部逼近,LSTM解决长序列预测中的梯度问题。实验结果表明各模型在金融数据预测中的表现差异。
本项目基于MATLAB2022A,使用模拟退火(SA)和蚁群优化(ACO)算法求解旅行商问题(TSP),对比两者的仿真时间、收敛曲线及最短路径长度。SA源于金属退火过程,允许暂时接受较差解以跳出局部最优;ACO模仿蚂蚁信息素机制,通过正反馈发现最优路径。结果显示SA全局探索能力强,ACO在路径优化类问题中表现优异。
本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化(OBNLM)算法实现图像去噪,使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数,研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论,利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合,提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果,验证了算法的有效性。
本项目基于魏格纳函数和焦散线方法,使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束,并设计相应方法,展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析,实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。 关键步骤: 1. 利用魏格纳函数计算光场分布。 2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。 3. 通过拟合分析,验证光束加速特性。 该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布,结合数值模拟技术,实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布,可改变其传播特性,如聚焦或加速。
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。
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。
本项目基于MSWA(Modified Successive Weighted Averaging)相继加权平均算法,对包含6个节点、11个路段和9个OD对的交通网络进行流量分配仿真。通过MATLAB2022A实现,核心代码展示了迭代过程及路径收敛曲线。MSWA算法在经典的SUE模型基础上改进,引入动态权重策略,提高分配结果的稳定性和收敛效率。该项目旨在预测和分析城市路网中的交通流量分布,达到用户均衡状态,确保没有出行者能通过改变路径减少个人旅行成本。仿真结果显示了27条无折返有效路径的流量分配情况。
本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法(GFDMKF),用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小,测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用,并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波,提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤:** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
本研究基于控制理论,建立了多级线性供应链模型,利用噪声带宽和Matlab/Simulink对牛鞭效应进行建模与仿真。牛鞭效应指需求信息在供应链中逐级放大,导致库存积压、缺货等问题。通过Forrester模型,描述各节点订单量与库存水平的动态变化,采用差分方程模拟多级供应链系统。测试使用MATLAB2022A版本,展示了模型的有效性和可扩展性。
本程序基于PSO粒子群优化算法,对配电网的可靠性指标(SAIFI、SAIDI、CAIDI、ENS)进行MATLAB仿真优化。通过调整电网结构和设备配置,最小化停电频率和时长,提高供电连续性和稳定性。程序在MATLAB 2022A版本上运行,展示了优化前后指标的变化。PSO算法模拟鸟群行为,每个粒子代表一个潜在解决方案,通过迭代搜索全局最优解,实现配电网的高效优化设计。
本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题,并在MATLAB2022A中实现仿真,对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程,探索搜索空间,寻找全局最优解,适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。
本项目使用MATLAB2022A模拟三维椭球体内光线反射并提取三维点云。通过设置椭球模型作为墙壁,根据几何光学原理计算光线在曲面上的反射路径,记录每次反射点坐标,生成三维点云图。核心代码实现多次反射的循环计算与绘图,并展示反射点的位置变化及其平滑处理结果。最终,通过光线追踪技术模拟真实场景中的光线行为,生成精确的三维点云数据,适用于计算机图形学和光学仿真领域。
本程序基于进化优化(EO)中的平衡优化器算法,在MATLAB2022A上实现九个测试函数的最优值求解及优化收敛曲线仿真。平衡优化器通过模拟生态系统平衡机制,动态调整搜索参数,确保种群多样性与收敛性的平衡,高效搜索全局或近全局最优解。程序核心为平衡优化算法,结合粒子群优化思想,引入动态调整策略,促进快速探索与有效利用解空间。
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法,旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重,最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重,使算法更关注前一轮中被误分类的样本,从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行,展示了随着弱分类器数量增加,分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型,利用历史金融数据训练模型,实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测,并展示了预测误差及训练曲线。
本项目基于MATLAB2022A开发,模拟了大型商业建筑中火灾发生后的人员疏散与烟雾扩散情况。算法通过设定引导点指导人员疏散,考虑视野范围、随机运动及多细胞竞争同一格点的情况。人员疏散时,根据是否处于烟雾区调整运动策略和速度,初始疏散采用正态分布启动。烟雾扩散模型基于流体方程,考虑了无风环境下的简化。
该程序使用MATLAB2022A实现遗传算法优化染色体的过程,通过迭代选择、交叉和变异操作,提高染色体适应度,优化解的质量,同时保持种群多样性,避免局部最优。代码展示了算法的核心流程,包括适应度计算、选择、交叉、变异等步骤,并通过图表直观展示了优化前后染色体的变化情况。
该程序利用鲸鱼优化算法(WOA)对支持向量数据描述(SVDD)模型的参数进行优化,以提高数据分类的准确性。通过MATLAB2022A实现,展示了不同信噪比(SNR)下模型的分类误差。WOA通过模拟鲸鱼捕食行为,动态调整SVDD参数,如惩罚因子C和核函数参数γ,以寻找最优参数组合,增强模型的鲁棒性和泛化能力。
本项目使用遗传算法解决旅行商问题(TSP),目标是在四个城市间找到最短路径。算法通过编码、选择、交叉、变异等步骤,在MATLAB2022A上实现路径优化,最终输出最优路径及距离。
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
本项目使用MATLAB2022A版本,对比分析了PSO、反向学习PSO及多策略改进反向学习PSO三种优化算法的性能,主要通过优化收敛曲线进行直观展示。核心代码实现了标准PSO算法流程,加入反向学习机制及多种改进策略,以提升算法跳出局部最优的能力,增强全局搜索效率。
本程序使用离散差分法求解复杂微分方程组,将连续微分方程转化为差分方程,采用一阶显式时间格式和一阶偏心空间格式。经MATLAB2022a测试验证有效。
本程序基于圆柱体镜子和光线跟踪技术,实现镜反射观测全景观图。使用MATLAB2022a版本运行,模拟了特定场景下的全景视觉效果。通过几何光学和计算机图形学原理,计算光线与圆柱镜面的交点及反射光线,最终生成全景图。
本课题使用HASM进行高精度建模,介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想,通过多层结构捕捉不同尺度特征,自适应调整参数,适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试,展示运行结果。
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法(IA)的解决方案,该算法模拟生物免疫系统的运作机制,通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤,有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行,展示了良好的优化效果。
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
本程序基于离散差分法求解复杂微分方程组,将连续微分方程转化为差分方程,采用一阶显式时间格式和一阶偏心空间格式。在MATLAB2022a上测试通过,展示了运行结果。
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题,使用MATLAB2022a实现,输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,利用信息素和启发式信息指导搜索,有效求解带时间窗约束的车辆路径问题,最小化总行程成本。
本程序基于圆柱体镜子和光线跟踪技术,实现镜反射观测全景观图。通过模拟光线在场景与圆柱镜面之间的交互,构建出360°全景视图。核心算法涉及几何光学、计算机图形学和数值计算,适用于MATLAB 2022a版本。
本文介绍了基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法解决旅行商问题(TSP)的方法。TSP旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径,属于NP难问题。文中详细阐述了遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的基本原理及其在TSP中的应用,展示了如何通过编码、选择、交叉、变异及速度和位置更新等操作优化路径。算法在MATLAB2022a上实现,实验结果表明该方法能有效提高求解效率和解的质量。
本项目基于最小二乘法,利用Matlab对太阳黑子活动进行模型参数辨识和预测。通过分析过去288年的观测数据,研究其11年周期规律,实现对太阳黑子活动周期性的准确建模与未来趋势预测。适用于MATLAB2022a版本。
基于Kronig-Penney能带模型的MATLAB求解与仿真,利用MATLAB的多种数学工具简化了模型分析计算过程。该模型通过一维周期势垒描述晶体中电子运动特性,揭示了能带结构的基本特征,对于半导体物理研究具有重要价值。示例代码展示了如何使用MATLAB进行模型求解和图形绘制。
本程序基于CVX凸优化实现电动汽车充放电调度,通过全局和局部优化求解,展示了不同情况下的负载曲线。程序在MATLAB 2022a上运行,有效平抑电网负荷峰值,提高电网稳定性。
该程序使用MATLAB 2022a版实现路线规划,通过排序节点权值并运用Prim算法生成最小生成树完成网络规划。程序基于TSP问题,采用遗传算法与粒子群优化算法进行路径优化。遗传算法通过编码、选择、交叉及变异操作迭代寻优;粒子群优化算法则通过模拟鸟群觅食行为,更新粒子速度和位置以寻找最优解。
该程序基于最小二乘递推(RLS)算法实现系统参数辨识,对参数a1、b1、a2、b2进行估计并计算误差及收敛曲线,对比不同信噪比下的估计误差。在MATLAB 2022a环境下运行,结果显示了四组误差曲线。RLS算法适用于实时、连续数据流中的动态参数辨识,通过递推方式快速调整参数估计,保持较低计算复杂度。
该程序利用模糊神经网络实现移动机器人的路径规划,能在含5至7个静态未知障碍物的环境中随机导航。机器人配备传感器检测前方及其两侧45度方向上的障碍物距离,并根据这些数据调整其速度和方向。MATLAB2022a版本下,通过模糊逻辑处理传感器信息,生成合理的路径,确保机器人安全到达目标位置。以下是该程序在MATLAB2022a下的测试结果展示。
该程序基于禁忌搜索算法求解车辆路径问题(VRP),使用MATLAB2022a版本实现,并带有GUI界面。用户可通过界面设置参数并查看结果。禁忌搜索算法通过迭代改进当前解,并利用记忆机制避免陷入局部最优。程序包含初始化、定义邻域结构、设置禁忌列表等步骤,最终输出最优路径和相关数据图表。
该程序使用MATLAB 2022a版本实现基于MUSIC算法的六阵元圆阵DOA估计仿真。MUSIC算法通过区分信号和噪声子空间,利用协方差矩阵的特征向量估计信号到达方向。程序计算了不同角度下的MUSIC谱,并绘制了三维谱图及对数谱图,展示了高分辨率的DOA估计结果。适用于各种形状的麦克风阵列,尤其在声源定位中表现出色。
该程序基于粒子群优化(PSO)算法实现图像聚类识别,能识别0~9的数字图片。在MATLAB2017B环境下运行,通过特征提取、PSO优化找到最佳聚类中心,提高识别准确性。PSO模拟鸟群捕食行为,通过粒子间的协作优化搜索过程。程序包括图片读取、特征提取、聚类分析及结果展示等步骤,实现了高效的图像识别。
该程序对传感器网络进行分簇,考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法,本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行,展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合,实现了能量高效和网络可扩展性。
该程序基于蚁群优化算法(ACO)为无人机(UAV)规划最优巡检路线,将无人机视作“蚂蚁”,巡检点作为“食物源”,目标是最小化总距离、能耗或时间。使用MATLAB 2022a版本实现,通过迭代更新信息素浓度来优化路径。算法包括初始化信息素矩阵、蚂蚁移动与信息素更新,并在满足终止条件前不断迭代,最终输出最短路径及其长度。
该程序基于ESTAR指数平滑转换自回归模型,对CPI数据进行统计分析与MATLAB仿真,主要利用M-ESTAR模型计算WNL值、P值、Q值及12阶ARCH值。ESTAR模型结合指数平滑与状态转换自回归,适用于处理经济数据中的非线性趋势变化。在MATLAB 2022a版本中运行并通过ADF检验验证模型的平稳性,适用于复杂的高阶自回归模型。
本程序基于极大似然算法实现系统参数辨识,对参数a1、b1、a2、b2进行估计,并计算估计误差及收敛曲线,对比不同信噪比下的误差表现。在MATLAB2022a版本中运行,展示了参数估计值及其误差曲线。极大似然估计方法通过最大化观测数据的似然函数来估计未知参数,适用于多种系统模型。