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基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本程序基于遗传算法（GA）优化三维空间无线传感网络（WSN）的节点部署，通过MATLAB2022A实现仿真。算法旨在以最少的节点实现最大覆盖度，综合考虑空间覆盖、连通性、能耗管理及成本控制等关键问题。核心思想包括染色体编码节点位置、适应度函数评估性能，并采用网格填充法近似计算覆盖率。该方法可显著提升WSN在三维空间中的部署效率与经济性，为实际应用提供有力支持。
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。
基于GA遗传优化的最优阈值计算认知异构网络(CHN)能量检测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于GA遗传优化的阈值计算方法在认知异构网络（CHN）中的应用。通过Matlab2022a实现算法，完整代码含中文注释与操作视频。能量检测算法用于感知主用户信号，其性能依赖检测阈值。传统固定阈值方法易受噪声影响，而GA算法通过模拟生物进化，在复杂环境中自动优化阈值，提高频谱感知准确性，增强CHN的通信效率与资源利用率。预览效果无水印，核心程序部分展示，适合研究频谱感知与优化算法的学者参考。
基于GA遗传优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB2022a开发，提供无水印算法运行效果预览及核心程序（含详细中文注释与操作视频）。通过结合时间卷积神经网络（TCN）和遗传算法（GA），实现复杂非线性时间序列的高精度预测。TCN利用因果卷积层与残差连接提取时间特征，GA优化超参数（如卷积核大小、层数等），显著提升模型性能。项目涵盖理论概述、程序代码及完整实现流程，适用于金融、气象、工业等领域的时间序列预测任务。
基于GA遗传算法的斜拉桥静载试验车辆最优布载matlab仿真
本程序基于遗传算法（GA）实现斜拉桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真，旨在自动化确定车辆位置以满足加载效率ηq（0.95≤ηq≤1.05）的要求，目标是使ηq尽量接近1，同时减少加载车辆数量和布载耗时。程序通过迭代优化计算车辆位置、方向、类型及占用车道等参数，并展示适应度值收敛过程。测试版本为MATLAB2022A，包含核心代码与运行结果展示。优化模型综合考虑车辆总重量、间距及桥梁允许载荷密度等约束条件，确保布载方案科学合理。
基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于遗传算法优化的时间卷积神经网络（TCN）用于时间序列预测的方法。算法运行于 Matlab2022a，完整程序无水印，附带核心代码、中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接学习时间序列复杂特征，但其性能依赖超参数设置。遗传算法通过对种群迭代优化，确定最佳超参数组合，提升预测精度。此方法适用于金融、气象等领域，实现更准确可靠的未来趋势预测。
基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现了一种结合遗传算法（GA）优化的时间卷积神经网络（TCN）时间序列预测算法。通过GA全局搜索能力优化TCN超参数（如卷积核大小、层数等），显著提升模型性能，优于传统GA遗传优化TCN方法。项目提供完整代码（含详细中文注释）及操作视频，运行后无水印效果预览。
核心内容包括：1) 时间序列预测理论概述；2) TCN结构（因果卷积层与残差连接）；3) GA优化流程（染色体编码、适应度评估等）。最终模型在金融、气象等领域具备广泛应用价值，可实现更精准可靠的预测结果。
基于GA遗传算法的拱桥静载试验车辆最优布载matlab仿真
本程序基于遗传算法（GA）实现拱桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真，旨在自动化确定车辆位置以满足加载效率要求（0.95≤ηq≤1.05），目标是使ηq尽量接近1，同时减少车辆数量和布载耗时。程序在MATLAB 2022A版本下运行，展示了工况1至工况3的测试结果。通过优化模型，综合考虑车辆重量、位置、类型及车道占用等因素，确保桥梁关键部位承受最大荷载，从而有效评估桥梁性能。核心代码实现了迭代优化过程，并输出最优布载方案及相关参数。
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基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法，完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络，融合卷积层、LSTM层与自注意力机制，适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等步骤，有效处理非线性时间序列，输出精准预测结果。
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