在本次提交中，介绍了船舶的非线性动力学模型。 收集船舶操纵数据并使用 Matlab:registered: System Identification Toolbox 执行系统识别。 在Section_3文件夹中运行Chapter_4_Section_3.m以模拟飞船并执行系统识别。 它还将绘制系统识别的结果。 运行Section_4文件夹中的Chapter_4_Section_4_Script.m，获得书中提供的练习的解决方案。 它为船舶生成另一个模拟，并计算船舶的离散稳态模型。 有关更多信息，请阅读第 4 章。

贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测，bayes-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用有关油温的数据集来进行训练模型，同时将模型保存到本地，进行加载实现多步长预测，本文所利用的数据集也可以替换成你个人的数据集来进行预测(修改个人的数据集的地方本文也进行了标注)，同时本文会对TPA和LSTM分别进行概念的讲解帮助大家理解其中的运行机制原理(包括个人总结已经论文内容)。TPA（Temporal Pattern Attention）注意力机制是一种用于处理时间序列数据的注意力机制。它的工作原理是在传统的注意力机制的基础上引入了时间模式的概念，以更好地捕捉时间序列中的重要模式和特征。LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，属于循环神经网络（RNN）的一种变体,其使用一种类似于搭桥术结构的RNN单元。相对于普通的RNN，LSTM引入了门控机制，能够更有效地处理长期依赖和短期记忆问题，是RNN网络中最常使用的Cell之一。配合我的博客大家可以实现预测。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

%% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 创建网络 k = 7; % 保留成分个数 [theta, ch0] = my_pls(p_train, t_train, k); %% 仿真测试 t_sim1 = sim_pls(p_train, theta, ch0); t_sim2 = sim_pls(p_test , theta, ch0); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim

$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM是标准模型（SM）的简单超对称扩展，能够与实验一致地预测中微子物理学。 在本文中，我们用混合壳上/ $$ {中的一代右手中微子对$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM的中性标量扇区执行完整的一环重整化。 \ overline {\ mathrm {DR}}} $$DR¯方案。 将详细讨论重归一化过程，着重说明与最小重（MSSM）和次最小（NMSSM）超对称标准模型在字段重归一化和非风味对角软质量参数处理方面的概念差异 在$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM中打破R奇偶性。 我们计算对$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM的中性标量质量的完整一环修正。 单环贡献由可用的MSSM高阶校正补充。 我们获得了与实验范围一致的类似SM的希格斯玻色子质量的数值结果。 我们将我们的结果与NMSSM中的预测进行比较，以得出真实的$$ \ mu \ nu \ mathrm {SSM} $$μνSSM类贡献的显着性的度量。 由于中微子Yu

遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。（交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。（变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parent_number + child_number）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 本资源包含遗传算法+matlab+原理介绍+示例源码

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- 基于GA的车间设施布局优化 - 各设施长宽、功能关系、物流量、搬运成本数据均在Excel中 - 待优化的两个变量分别存放设施的横纵坐标、横纵摆放抉择 - 设置了适应度函数和约束条件 - 完整matlab代码，main直接运行 以下是一些学习matlab的经验：1. 开始学习MATLAB之前，建议你阅读官方提供的MATLAB文档和教程，了解MATLAB的基本语法、变量和操作符等。2. MATLAB支持不同类型的数据，包括数字、字符串、矩阵和结构体等。学习如何创建、操作和处理这些数据类型是很重要的。3. MATLAB官方网站上有大量的示例和教程，可以帮助你学习各种MATLAB功能和应用。你可以按照这些示例逐步学习和实践。

根据车间布局设计的最小物流费用原则，建立车间设备布局优化模型，并对该优化模型进行遗传算法求解。借鉴车间设备布局的块树表示法，设计了基本块、分割线和方向的混和染色体，并给出解码方法。根据车间布局优化的特点，改进选择算子、交叉算子和变异算子等遗传操作算子，设计基于块树的分割线有效性检验算法，并融合了选择交叉算法的优点，有效地避免了遗传过程中无效个体的大量出现，保证了算法的有效性和高效性。最后，给出了一个12台设备车间布局仿真算例，结果表明，算法快速地在进行到170代左右时达到了收敛，并采用虚拟现实技术将计算结