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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。
数字化办公时代的风险运营实践
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阿里云全球加速GA
阿里云全球加速GA（Global Accelerator）是一款覆盖全球的互联网加速服务，主要目的是为了减少网络延迟、丢包，提高网络传输效率。这款服务可以应用于游戏加速、应用加速等场景，为用户构建一个高性能、高可靠、高安全、易部署的加速网络。
6 大亮点！全新 Anolis OS 23.1 GA 版正式发布，满足多样化平台支持
结合新时代技术发展需求，龙蜥正式发布全新发行版 Anolis OS 23.1。
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基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化，无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论，用于全局优化，常见于参数估计，如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代，计算目标值，更新种群，并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
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