针对城市中停车位狭小、现有自动泊车方法缺乏连贯性的问题, 提出一种自动平行泊车算法。对现有的五阶多项式路径规划方法加以改进, 并有针对性地设计罚函数, 采用遗传算法计算最佳泊车路径和最小泊车空间, 实现自动平行泊车。仿真结果表明, 该算法能快速有效地完成泊车, 车辆损伤小, 对空间的要求最低。
2024-03-07 20:43:18
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基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。
优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。
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。
2024-03-07 14:13:28
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基于模拟退火遗传算法的全向AGV路径规划的学习与实现的matlab代码，包括地图生成，交叉重组、变异重组等功能代码的实现。
2024-03-05 09:59:07
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负荷预测数据集（13个月，每天的用电量、温度、湿度、风速、降雨的详细信息）.rar
2024-03-04 17:08:31
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为了提高瓦斯涌出量预测的精度和预测模型的泛化能力,提出了一种基于蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯涌出量预测方法。在SVM所建立预测模型中各个参数的取值区间内,采用蚁群优化算法计算预测模型各个参数的最佳值,基于最佳参数的SVM建立瓦斯涌出量预测模型。结果表明:采用未优化的SVM建立的预测方法,其个别预测误差相对较大,最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用ACO对于预测模型的参数进行优化后,预测性能有显著提高,最大误差为4.37%,平均误差为2.89%,表明所建议的方法是有效、可行的。
2024-03-04 09:42:27
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为了准确预测瓦斯涌出量,提出了一种基于模糊聚类和支持向量机(SVM)的瓦斯涌出量预测方法。将瓦斯涌出量相关影响因素作为特征空间中的样本,采用模糊C均值聚类对特征空间中的样本进行聚类分析,对于所得到的不同类别样本分别建立SVM预测模型。结果表明:采用单纯的SVM预测方法,对于不同特征的样本的预测个别预测误差相对较大,其最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用文中所建议的用FCM对样本分类后再进行SVM预测,预测精度有明显改善,最大误差和6.94%,平均误差为3.35%,表明所建议的方法是有效和可行的。
2024-03-04 09:40:13
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NSGA-2是遗传算法的一个改进，该压缩文件中有程序说明，是外国人编写的程序，可以运行 NSGA-2是遗传算法的一个改进，该压缩文件中有程序说明，是外国人编写的程序，可以运行
2024-03-03 17:05:30
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2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
2024-03-01 22:33:45
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我们估计一类最小预测跷跷板模型中由瘦素产生引起的宇宙重子不对称性（BAU），该模型涉及两个右手中微子和一个纹理为零的简单Yukawa结构。 两个右手中微子主要负责“大气”和“太阳”中微子质量，汤川耦合到（νe，νμ，ντ）的比例与（0，1，1）和（1，n，n -2），其中n是正整数。 因此，中微子汤河矩阵的特征是两个比例常数，它们的相对相位提供了瘦素形成-PMNS链接，从而可以根据中微子数据和观测到的BAU确定最轻的右手中微子质量。 我们讨论一个SU（5）SUSY GUT示例，其中A 4真空对准提供了n = 3所需的Yukawa结构，而ℤ9 $$ {\ mathrm {\ mathbb {Z}}} _ 9 $$对称性固定了亲戚 相成为团结的第九个根。
2024-03-01 19:12:32
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