GA-RF遗传算法优化随机森林回归+SHAP分析+优化前后对比+新数据预测，MATLAB代码
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🔥 内容介绍
1 研究背景与意义
随机森林（RF）作为集成学习领域的经典回归模型，凭借 Bootstrap 采样、特征随机选择机制，具备抗过拟合、对异常值不敏感、适配高维非线性数据的优
基于灰狼算法优化孪生OS-ELM的多输入回归预测附Matlab代码
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一、研究背景与主题引入
在工业自动化、能源管理、金融预测等领域，多输入单输出（MISO）回归预测是实现数据驱动决策的核心技术。例如，在电力系统中，需根据历史负荷、气象参数、经济指标等多变量输入，预测未来电力负荷；在制造业中，需通过原材料配比、生产温度、设备
【预测模型】基于Stacking集成学习算法的数据回归预测（基学习器SVM和BP，元学习器RF）附MATLAB代码
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1 研究背景与意义
回归预测作为数据驱动建模的核心任务，广泛应用于工业过程参数预测、环境监测、经济指标分析等领域。单一回归模型在复杂场景中存在固有局限：支持向量机（SV
基于GA优化LSSVM的应变片式力传感器温度补偿附Matlab代码
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🔥 内容介绍
应变片式力传感器在工业测量中应用广泛，但温度变化会显著影响其测量精度。传统温度补偿方法存在非线性拟合适配性差、参数优化能力不足等问题。本研究提出基于遗传算法（GA）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的补偿模型，通过GA全局寻优能力优化LSSVM关键参数
基于遗传算法的配电网故障重构MATLAB代码
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1.1 研究背景与应用场景
配电网作为电力系统的末端环节，直接面向用户供电，其故障恢复速度与供电可靠性密切相关。随着分布式电源（DG）渗透率提升，传统 “故障隔离
基于序贯蒙特卡洛模拟法的电力系统可靠性评估研究MATLAB代码
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1.1 研究背景与应用场景
电力系统可靠性评估是保障供电连续性的核心技术，其核心目标是量化 “系统在规定时间内完成预期供电功能的能力”。随着高比例可再生能源（
基于改进二进制粒子群算法的含需求响应机组组合问题研究（含文献和MATLAB源码）
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一、引言：电网调度的 “卡脖子” 难题与智能算法破局之路
1.1 机组组合问题：电力系统经济运行的核心抓手
在现代电力系统庞大而复杂的网络中，机组组合问题堪称电力调度领域
基于模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用MATLAB实现
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分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响,在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算,其目的是使配电系统网络损耗
【图像加密】基于双随机相位编码和压缩感知的安全图像加密方案附matlab代码
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🔥 内容介绍
提出一种兼具认证能力的安全光学数字图像加密方案，该方案结合双随机相位编码（DRPE）与压缩感知（CS）技术。首先，通过双随机相位编码（DRPE）获取明文图像的相位信息，并对其
