TCN-LSTM回归+特征贡献SHAP分析+新数据预测+多输出附MATLAB代码
🔥 内容介绍
一、引言：时序多输出预测的痛点与破局方案
1.1 多输出时序预测的核心困境
在 SLAM、光伏功率、风电预测等场景中，我们常需要同时预测多个相关输出（比如机器人同时输出位姿 (x,y,θ) 和运动状态 (v,ω)、光伏同时输出功率 + 辐照度预测），传统方案存在 3 大痛点：
模型割裂：用多个单输出模型分别预测，忽略输出间的相关性（比如 x 位置与线速度 v 强相关）；
时序建模弱：单一 LSTM 难以捕捉长短期依赖 + 局部特征，TCN 单独使用对序列趋势捕捉不足；
黑箱问题：深度学习模型预测结果无法解释，不知道哪个输入特征（如激光雷达数据、IMU 数据）对输出影响
鲸鱼算法WOA-XGBoost回归+SHAP分析+新数据预测附Matlab代码实现
🔥 内容介绍
一、引言：XGBoost 回归的痛点与 WOA 优化解决方案
1.1 实际场景需求与传统 XGBoost 的核心缺陷
在电商销量预测（多特征→销量）、能源负荷预测（气象 + 负荷历史→用电量）、医疗指标预测（多生理参数→风险值）等多输入单输出回归场景中，XGBoost 因树集成优势成为主流选择，但存在两大关键痛点：
超参数维度高（学习率、树深度、叶子节点数等 10 + 参数），手动调参 / 网格搜索易陷入局部最优，泛化能力不稳定；
关键超参数（如max_depth、subsample）的耦合性强，经验调参难以平衡过拟合与欠拟合；
虽支持特征重要性输出，但缺乏量化的特
【图像识别】基于卷积神经网络实现垃圾分类附Matlab代码
🔥 内容介绍
一、引言：环保需求下，CNN 赋能智能垃圾分类
1.1 垃圾分类的痛点与技术解决方案
传统垃圾分类依赖人工识别，存在效率低、准确率差、成本高等问题：
垃圾类别多（可回收、厨余、有害、其他等细分 10 + 类）；
相似垃圾难区分（如纸类 vs cardboard、塑料瓶 vs 玻璃瓶）；
环境干扰大（污渍、遮挡、光照变化影响识别）。
而卷积神经网络（CNN）作为图像识别的核心算法，具有自动提取特征的优势，无需手动设计纹理、颜色特征，能通过层级网络捕捉垃圾图像的 “局部细节→全局特征”，完美适配垃圾分类的复杂场景。
1.2 CNN 用于垃圾分类的核心优势
相比传统机
PSO-RBF多变量回归预测 优化宽度+中心值+连接权值 （多输入单输出）Matlab代码
🔥 内容介绍
一、 开篇：为什么我敢说 PSO-RBF 是多变量回归的 “解题利器”？
1.1 多输入单输出回归的痛点：传统模型扛不住的非线性难题
作为一个在数据分析和预测领域摸爬滚打多年的博主，我遇到过各种各样棘手的项目。就拿之前参与的一个化工生产优化项目来说，需要通过反应温度、压力、原料配比等多个工艺参数，以及环境中的湿度、温度等外部因子，来预测产品的最终产量。这妥妥的是一个多输入单输出的回归问题。
一开始，我尝试使用传统的线性回归模型。本以为能轻松拿捏，结果现实给了我狠狠一击。实际生产中的数据哪有那么简单，这些输入变量和产量之间根本不是简单的线性关系，各种复杂的非线性耦合，让线
【六杆】六杆快速回归机制运动学和动力学分析附Matlab代码
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🔥 内容介绍
一、引言：六杆快速回归机制的工程价值与研究意义
1.1 快速回归特性的应用场景
在现代机械工程领域，六杆快速回归机制凭借其独特的运动特性，广泛应用于各类设备中，成为提升设备性能与效率的关键技术。以牛头刨床为例，其核心的切削加工动作依赖六杆机构实现。在工作行程时，刨头需要以较
【滤波跟踪】基于卡尔曼滤波融合加速度计（Acce）、磁力计（Magn）、陀螺仪（Gyro）数据实现姿态估计附Matlab代码
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方向估计是自动驾驶车辆常用的三维空间定位技术。其核心原理是通过整合惯性测量单元（IMU）的加速度和角速度数据，逐步推算出车辆的姿态。不过这个过程相当复杂，必须先对原始惯性数据进行专业分析和建模，才能确保后续系统能准确输出结果。本文详细阐述了IMU原始数据的分析建模流程，并分享如
【阵列】低旁瓣稀疏同心环阵列优化Matlab实现
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一、引言 —— 从雷达通信痛点聊稀疏同心环阵列的优化刚需
1.1 什么是稀疏同心环阵列？3 分钟看懂核心结构
在雷达、声呐以及移动通信等领域，信号的精准收发至关重要，而天线阵列作为关键部件，其性能直接影响着系统的整体表现。其中，稀疏同心环阵列以独特结构与优势，逐渐成为研究与
【卫星】基于DVB-S标准的卫星通信系统的基带Matlab仿真
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一、引言：DVB-S 基带 —— 卫星通信的 “信号中枢”
1.1 为什么 DVB-S 仍是卫星广播的 “常青树”
回溯到 1994 年，欧洲电信标准协会（ETSI）发布了 ETS 300421 标准，也就是我们熟知的 DVB-S（Digital Video Broadcas
【翼型】基于非主导排序遗传算法的翼型形状优化附Matlab代码和报告
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多年来，各技术领域的优化方法研究已持续多年。最常见的通用方法是梯度计算。梯度法的可靠性和成功率通常需要规则的状态空间，且成本函数可能具有多个局部极小值。然而，梯度法会收敛到第一个找到的极小值，其特征是成本函数值与绝对极小值相比处于中等水平。为降低飞机燃油消耗，需提升飞机及其部件的
