基于元胞自动机模拟和遗传算法改进的动态网络分配模型分析（Matlab完整程序和数据） 元胞自动机模拟，遗传算法改进，动态网络分配模型分析，Matlab完整程序和数据。 元胞自动机，遗传算法是很久之前就提出的模型，受碍于计算设备的局限，经过实践的证明，如今才应用于本领域也是非常有用的工具。 NaSch模型与NSGA—II算法结合，在对交通网络基于完善规则的模拟的情况下，应用恰当的算法可以对交通网进行一定程度的优化。

蜣螂优化算法（DBO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据） 蜣螂优化算法（DBO），BP神经网络，多输入单输出回归预测。 蜣螂优化算法（DBO）优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据）

基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）

本程序完成了哈夫曼编码的所有功能。 并在原有代码上经过改进，完成了对哈夫曼编码的二次压缩， 将7位10编码合成一位10进制数，然后将十进制数对应的ASCII码存入文件中，完成二次压缩。 源代码中都有标注，可根据需要进行改动删减。

双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型，具有靠右规则的 双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型（Matlab完整程序和数据） 双车道元胞自动机交通流模型，具有靠右规则的

编写环境:Matalab R2016a 已在Matalab R2014a中测试,可以正常运行. 程序主文件:main.m 功能:运行main.m 可以对其所指定参数的模型进行模拟仿真，以时步为单位显示车辆在地图中的运动过程,并统计数据与绘图。参数设置位置在程序中已给出。 参数： red_light_time = 60;%红灯时间 green_light_time = 40;%绿灯时间 fresh_frequency = 0.01;%刷新速率 num_of_street = 3;%小区道路的数量,也就是交叉口的数量 global pixellength;%定义全局变量车道长度 pixellength = 30;%主道的长度 side_length = 25;%小区边长 注意：主道长度不能小于小区边长！ 比较不同小区的情况的文件：compare_diff_xiaoqu.m 功能：运行compare_diff_xiaoqu.m可以对其小区大小的数组进行设置，然后可以对每一种大小小区进行仿真及统计数据。最后每一种小区都会绘出其在设置不同数量的道路下的车辆平均速度与拥堵

基于元胞自动机的人员疏散模拟器（Matlab完整程序和数据） 基于元胞自动机的人员疏散模拟器,人员疏散模拟器,元胞自动机

基于元胞自动机的城市城镇用地变化的预测（Matlab完整程序和数据） 基于元胞自动机的城市城镇用地变化的预测（Matlab完整程序和数据）

基于PCA和SVM的实时人脸识别： faceCapture:首先采集需要被识别人的人脸，每人采取10张，统一格式大小，放入人脸数据库中； ReadFace:读入训练的人脸数据； fastPCA:PCA降维； scaling:训练数据归一化； train:使用SVM支持向量机训练模型； imageAcquision: 读入人脸照片—>灰度化—>检测人脸—>扣出人脸—>归一化尺寸—>在训练集的特征子空间中降维—>在训练集每维的最大最小值上数据归一化—>利用训练好的模型预测—>显示

MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测，Matlab完整程序和数据 数据为单变量时间序列数据，含粒子群优化前后的对比，预测对象为股票价格。