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2024年07月

• 07.07 16:51:03
  发表了文章 2024-07-07 16:51:03

  网络通信系统的voronoi图显示与能耗分析matlab仿真

  在MATLAB2022a中，该程序模拟了两层基站网络，使用泊松分布随机生成Macro和Micro基站，并构建Voronoi图。它计算每个用户的信号强度，选择最强连接，并分析SINR和数据速率。程序还涉及能耗计算，包括传输、接收、处理和空闲能耗的分析。Voronoi图帮助可视化网络连接和优化能源效率。
• 07.05 16:57:27
  发表了文章 2024-07-05 16:57:27

  基于Dijkstra算法的最优行驶路线搜索matlab仿真,以实际城市复杂路线为例进行测试

  使用MATLAB2022a实现的Dijkstra算法在城市地图上搜索最优行驶路线的仿真。用户通过鼠标点击设定起点和终点，算法规划路径并显示长度。测试显示，尽管在某些复杂情况下计算路径可能与实际有偏差，但多数场景下Dijkstra算法能找到接近最短路径。核心代码包括图的显示、用户交互及Dijkstra算法实现。算法基于图论，不断更新未访问节点的最短路径。测试结果证明其在简单路线及多数复杂城市路况下表现良好，但在交通拥堵等特殊情况下需结合其他数据提升准确性。
• 07.04 21:24:24
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  基于LEACH路由协议的网络性能matlab仿真,包括数据量,能耗,存活节点

  - **LEACH协议**在WSN中通过分簇减少能耗，普通节点向最近簇头发送数据，簇头融合后发送给基站。本项目研究LEACH在不同初始能量、数据包及控制包长度条件下的网络性能，如剩余节点、能量、接收数据量和累计接收量。
• 07.03 19:53:06
  发表了文章 2024-07-03 19:53:06

  基于无线传感器网络的LC-DANSE波束形成算法matlab仿真

  摘要： 此MATLAB程序对比了LC-DANSE与LCMV波束形成算法在无线传感器网络中的性能，基于SNR和MSE指标。测试在MATLAB 2022a环境下进行。核心代码涉及权重更新迭代，用于调整传感器节点权重以增强目标信号。LC-DANSE是分布式自适应算法，关注多约束条件下的噪声抑制；LCMV则是经典集中式算法，侧重单个期望信号方向。两者在不同场景下各有优势。程序结果显示SNR和MSE随迭代变化趋势，并保存结果数据。
• 07.02 23:41:23
  发表了文章 2024-07-02 23:41:23

  基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率matlab仿真

  **摘要:** 本文探讨了基于虚拟力优化提升无线传感器网络（WSNs）覆盖率的方法。通过在MATLAB2022a中仿真，显示了优化前后网络覆盖率对比及收敛曲线。虚拟力优化算法模拟物理力，以优化传感器节点布局，防止重叠并吸引至目标区域，同时考虑墙壁碰撞。覆盖计算利用平面扫描法评估圆形和正方形传感器的覆盖范围。算法通过迭代优化网络性能，以提高WSNs的监控能力。
• 07.01 23:38:32
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  基于自适应波束成形算法的matlab性能仿真,对比SG和RLS两种方法

  ```markdown - MATLAB2022a中比较SG与RLS自适应波束成形算法。核心程序实现阵列信号处理，强化期望信号，抑制干扰。RLS以其高效计算权重，而SG则以简单和低计算复杂度著称。[12345] [6666666666] [777777] ```
• 06.30 23:56:58
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  基于Prony算法的系统参数辨识matlab仿真

  Prony算法在MATLAB2022a中用于信号分析，识别复指数信号成分。核心程序通过模拟信号X1，添加不同SNR的噪声，应用Prony方法处理并计算误差。算法基于离散序列的复指数叠加模型，通过构建矩阵并解线性方程组估计参数，实现LTI系统动态特性的辨识。

2024年06月

• 06.29 22:18:59
  发表了文章 2024-06-29 22:18:59

  基于结点电压法的配电网状态估计算法matlab仿真

  **摘要** 该程序实现了基于结点电压法的配电网状态估计算法，旨在提升数据的准确性和可靠性。在MATLAB2022a中运行，显示了状态估计过程中的电压和相位估计值，以及误差随迭代变化的图表。算法通过迭代计算雅可比矩阵，结合基尔霍夫定律解决线性方程组，估算网络节点电压。状态估计过程中应用了高斯-牛顿或莱文贝格-马夸尔特法，处理量测数据并考虑约束条件，以提高估计精度。程序结果以图形形式展示电压幅值和角度估计的比较，以及估计误差的演变，体现了算法在处理配电网状态估计问题的有效性。
• 06.28 23:36:16
  发表了文章 2024-06-28 23:36:16

  基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

  `MATLAB2022a`仿真实现PPNSA+扰动算子的车间调度优化，支持工件和机器数量调整，输出甘特图与收敛曲线。算法针对JSSP，采用启发式策略应对NP难问题，最小化最大完工时间。[图：算法流程示意图]
• 06.27 19:23:15
  发表了文章 2024-06-27 19:23:15

  基于SFLA算法的神经网络优化matlab仿真

  **摘要：** 使用MATLAB2022a，基于SFLA算法优化神经网络，降低训练误差。程序创建12个神经元的前馈网络，训练后计算性能。SFLA算法寻找最优权重和偏置，更新网络并展示训练与测试集的预测效果，以及误差对比。SFLA融合蛙跳与遗传算法，通过迭代和局部全局搜索改善网络性能。通过调整算法参数和与其他优化算法结合，可进一步提升模型预测精度。
• 06.25 22:12:31
  发表了文章 2024-06-25 22:12:31

  基于RBF神经网络的自适应控制器simulink建模与仿真

  使用MATLAB2022a，开发了一个基于RBF神经网络的自适应控制器Simulink S函数，进行了控制仿真。核心程序展示了RBF网络的权重和参数调整。测试结果显示了控制效果。RBF网络是一种三层前馈网络，利用高斯函数处理非线性系统。自适应控制器通过在线调整参数应对系统变化。网络学习分为自组织和有导师两个阶段，通过误差信号调整权重，确保系统稳定性。
• 06.24 21:43:43
  发表了文章 2024-06-24 21:43:43

  基于极大似然法和最小二乘法系统参数辨识matlab仿真,包含GUI界面

  该程序对比了基于极大似然法和最小二乘法的系统参数辨识，输出辨识收敛曲线和误差。在MATLAB2022a中运行，显示了测试结果。核心代码涉及矩阵运算和循环，用于更新和计算系统参数。算法原理部分解释了辨识的目的是建立数学模型，并介绍了极大似然法（基于概率统计）和最小二乘法（基于误差平方和最小化）两种方法。
• 06.23 23:13:20
  发表了文章 2024-06-23 23:13:20

  基于布谷鸟搜索的多目标优化matlab仿真

  该程序运用布谷鸟搜索算法进行多目标优化，设置三个目标函数，生成三维优化曲面和收敛曲线。在MATLAB2022a中运行，显示了迭代过程中的优化结果图。算法基于布谷鸟的寄生繁殖和列维飞行行为，通过非支配排序和拥挤度计算处理多目标问题。迭代中，新解不断被评估、更新并加入帕累托前沿，最终输出帕累托前沿作为最优解集。
• 06.22 22:40:44
  发表了文章 2024-06-22 22:40:44

  基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真

  **基于WOA的KNN特征选择算法摘要** 该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法（WOA）与K近邻（KNN）分类器的特征选择方法，旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现，WOA负责优化特征子集，通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义（以分类准确率为基准）、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习，优化特征选择，提高分类性能。
• 06.21 23:46:22
  发表了文章 2024-06-21 23:46:22

  基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法matlab仿真

  **摘要:** 该程序实现了一个基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法，旨在提升无线网络的传输效率和吞吐量。在MATLAB2022a中测试，结果显示了不同数据流个数下的网络吞吐量。算法通过Dijkstra函数寻找路径，计算编码机会(Nab和Nx)，并根据编码机会减少传输次数。当有编码机会时，中间节点执行编码和解码操作，优化传输路径。结果以图表形式展示，显示数据流与吞吐量的关系，并保存为`R0.mat`。COPE算法预测和利用编码机会，适应卫星网络的动态特性，提高数据传输的可靠性和效率。
• 06.20 21:11:39
  发表了文章 2024-06-20 21:11:39

  基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

  摘要： - 功能：使用蝗虫优化算法增强KNN分类器的特征选择，提高分类准确性 - 软件版本：MATLAB2022a - 核心算法：通过GOA选择KNN的最优特征以改善性能 - 算法原理： - KNN基于最近邻原则进行分类 - 特征选择能去除冗余，提高效率 - GOA模仿蝗虫行为寻找最佳特征子集，以最大化KNN的验证集准确率 - 运行流程：初始化、评估、更新，直到达到停止标准，输出最佳特征组合
• 06.19 22:14:15
  发表了文章 2024-06-19 22:14:15

  基于变异混合蛙跳算法的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

  **摘要:** 实现变异混合蛙跳算法的MATLAB2022a版车间调度优化程序，支持动态调整工件和机器数，输出甘特图。核心算法结合SFLA与变异策略，解决Job-Shop Scheduling Problem，最小化总完成时间。SFLA模拟蛙群行为，分组进行局部搜索和全局信息交换。变异策略增强全局探索，避免局部最优。程序初始化随机解，按规则更新，经多次迭代和信息交换后终止。
• 06.17 22:38:25
  发表了文章 2024-06-17 22:38:25

  无线传感网路由VBF协议和DBR协议的MATLAB性能仿真

  **摘要** 本文档介绍了在MATLAB2022a中对无线传感器网络的VBF和DBR路由协议的性能仿真，关注能量消耗和节点存活。VBF协议依赖于节点的地理位置，采用源路由，通过矢量和管道路由选择转发节点。DBR协议则运用贪婪算法，基于节点深度决定转发，以接近水面为目标。两协议均考虑能量效率，但可能导致不必要的数据传输和重复分组，需优化策略以适应密集网络和避免冲突。
• 06.14 21:38:35
  发表了文章 2024-06-14 21:38:35

  基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真

  **摘要：** 使用禁忌搜索算法解决旅行商问题（TSP），在MATLAB2022a中实现路径规划，显示优化曲线与路线图。TSP寻找最短城市访问路径，算法通过避免局部最优，利用禁忌列表不断调整顺序。关键步骤包括初始路径选择、邻域搜索、解评估、选择及禁忌列表更新。过程示意图展示搜索效果。
• 06.13 19:50:29
  发表了文章 2024-06-13 19:50:29

  基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真

  使用MATLAB2022a，应用蛙跳优化算法（SFLA）调整神经网络权重，提升预测精度，输出预测曲线。神经网络结合输入、隐藏和输出层进行预测，蛙跳算法模仿蛙群觅食行为优化权重和阈值。算法流程包括蛙群初始化、子群划分、局部搜索及适应度更新，直至满足停止条件。优化后的神经网络能提升预测性能。
• 06.12 18:44:48
  发表了文章 2024-06-12 18:44:48

  基于龙格库塔算法的SIR病毒扩散预测matlab仿真

  该程序使用龙格库塔算法实现SIR模型预测病毒扩散，输出易感、感染和康复人群曲线。在MATLAB2022a中运行显示预测结果。核心代码设置时间区间、参数，并定义微分方程组，通过Runge-Kutta方法求解。SIR模型描述三类人群动态变化，常微分方程组刻画相互转化。模型用于预测疫情趋势，支持公共卫生决策，但也存在局限性，如忽略空间结构和人口异质性。
• 06.11 21:39:44
  发表了文章 2024-06-11 21:39:44

  基于自适应遗传算法的车间调度matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

  这是一个使用MATLAB2022a实现的自适应遗传算法解决车间调度问题的程序，能调整工件数和机器数，输出甘特图和适应度收敛曲线。程序通过编码初始化、适应度函数、遗传操作（选择、交叉、变异）及自适应机制进行优化，目标如最小化完工时间。算法在迭代过程中动态调整参数，以提升搜索效率和全局优化。
• 06.10 19:09:43
  发表了文章 2024-06-10 19:09:43

  ADOV路由和DSR路由matlab对比仿真

  该程序使用MATLAB2022a进行ADOV和DSR路由协议的仿真，输出包括路由路径、跳数和长度。核心代码设置了30个节点的拓扑结构，通过`func_dijkstra`实现路由计算。算法原理部分介绍了ADOV基于跳数的最短路径寻找和DSR的源路由机制，两者都是按需反应式协议。路由发现、维护和更新过程在描述中得到详细解释。
• 06.09 23:50:18
  发表了文章 2024-06-09 23:50:18

  基于WSN网络的定向步幻影路由算法matlab仿真

  该文探讨了无线传感器网络中的位置隐私保护，对比了NDRW路由与定向步幻影路由在安全时间和能耗方面的性能。在MATLAB2022a中进行测试，结果显示NDRW路由提供最长的安全时间，尤其在长距离传输时，且在近距离下能耗低于幻影路由。幻影路由虽消耗更多能量，但通过随机步创造幻影源以增强安全性。NDRW路由利用非确定性随机游走策略，避免拥堵并提高效率，而幻影路由则引入方向性控制，通过启发式算法优化路径选择。
• 06.08 23:54:48
  发表了文章 2024-06-08 23:54:48

  基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的VRPTW问题求解matlab仿真

  摘要： 本文介绍了考虑时间窗的车辆路径问题（VRPTW），在MATLAB2022a中进行测试。VRPTW涉及车辆从配送中心出发，服务客户并返回，需在指定时间窗内完成且满足车辆容量限制，目标是最小化总行驶成本。文章探讨了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）的基本原理及其在VRPTW中的应用，包括编码、适应度函数、选择、交叉、变异等步骤。同时，提出了动态惯性权重、精英策略、邻域搜索、多种群和启发式信息等优化策略，以应对时间窗限制并提升算法性能。
• 06.07 21:17:12
  发表了文章 2024-06-07 21:17:12

  基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的DVRP问题求解matlab仿真

  该文介绍了车辆路径问题（VRP）的优化求解，特别是动态车辆路径问题（DVRP）。在MATLAB2022a中运用GA-PSO混合优化算法进行测试，展示了运行结果图像。核心程序包含粒子更新、交叉、距离计算等步骤。DVRP在物流配送、运输调度中有广泛应用，目标是最小化行驶距离并满足车辆容量限制。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找解，而粒子群优化模拟鸟群行为更新速度和位置。GA-PSO混合算法结合两者优点，提高搜索效率。在DVRP中，算法需考虑问题特性和约束，以找到高质量解。
• 06.06 20:35:24
  发表了文章 2024-06-06 20:35:24

  基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CDVRP问题求解matlab仿真

  该文介绍了车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的组合优化问题CDVRP，旨在找寻满足客户需求的最优车辆路径。在MATLAB2022a中运行测试，结果显示了算法过程。核心程序运用了GA-PSO混合算法，包括粒子更新、交叉、距离计算及变异等步骤。算法原理部分详细阐述了遗传算法（GA）的编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作，以及粒子群优化算法（PSO）的粒子表示、速度和位置更新。最后，GA-PSO混合算法结合两者的优点，通过迭代优化求解CDVRP问题。
• 06.05 23:35:26
  发表了文章 2024-06-05 23:35:26

  基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM

  这是一个基于MATLAB2022A的金融数据预测仿真项目，采用GUI界面，比较了CNN、BP、RBF和LSTM四种模型。CNN和LSTM作为深度学习技术，擅长序列数据预测，其中LSTM能有效处理长序列。BP网络通过多层非线性变换处理非线性关系，而RBF网络利用径向基函数进行函数拟合和分类。项目展示了不同模型在金融预测领域的应用和优势。

2023年10月

• 10.16 19:46:43
  发表了文章 2023-10-16 19:46:43

  基于LEACH路由协议的网络性能matlab仿真,包括数据量,能耗,存活节点

  基于LEACH路由协议的网络性能matlab仿真,包括数据量,能耗,存活节点