GA/T 1400 全集，中 华 人 民 共 和 国 公 共 安 全 行 业 标 准-GA/T 1400.3－2017 公安视频图像信息应用系统 标准及说明

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1

Geatpy2 适用于Python的高性能遗传进化算法工具箱。 介绍 网站（包括文档） ： : 演示： : Pypi页面： : //pypi.org/project/geatpy/ 与我们联系： : 错误报告： : 注意： : 常见问题解答： ： Geatpy的功能： 快速解决单目标，多目标，多目标和组合优化问题的能力。 大量具有进化算法（选择，重组，变异，迁移...）高性能的算子。 支持人口染色体的众多编码。 许多进化算法模板，包括用于单/多目标进化的GA，DE，ES。 多种人口进化。 支持多体进化。 评价的并行化和分配。 包含最常见基准测试功能的测试平台。 支持对演化迭代的跟踪分析。 算法的许多评估指标。 Geatpy 2.6.0的改进 为MOEA / D-DE添加推和拉搜索策略。 添加新的核心：“ ri2bs”和“ mergecv

定时ga-mpi-openmp 使用MPI和OpenMP的遗传算法解决了时间表问题

遗传算法和BP网络相结合的分类器在BCI中的应用.pdf

遗传算法GA代码---很适合初学者学习，包含最大世代数，变异率等等重要参数

Matlab 中的Simulink 提供了大量的可用于实现BP 网络的模块,通过应用Simulink 中的模块构建了一个BP 网络,并通过一实例验证了所构建的BP 网络的可行性. 从而使应用BP 网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.

矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。

蚁群算法在实际生活中的应用蚁群算法在实际生活中的应用

在人工智能领域，遗传算法（GA）是一种模仿自然选择过程的搜索启发式算法。 这种启发式（有时也称为元启发式）通常用于为优化和搜索问题生成有用的解决方案。 遗传算法属于较大的一类进化算法 (EA)，它使用受自然进化启发的技术生成优化问题的解决方案，例如继承、变异、选择和交叉 [参考：维基百科]。 此代码实现了 MATLAB 遗传算法 (GA) 函数，用于优化具有连续设计变量的基准 10 杆桁架问题。 有关此问题的更多详细信息以及不同优化方法的结果之间的比较，请参见以下论文： 1-频率约束桁架设计的多班教学优化2-基于改进教学学习优化的空间桁架设计HelpGA.mp4 解释了如何使用代码。