1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1gG4y1r7dd/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的时间序列预测（完整源码和数据) 3. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 4. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

> 本文主要研究【单线路，固定容量，确定OD和下车比率】，以优化乘客等待数为目标，建立的单目标优化模型，通过优化列车时刻表，结合客流控制手段，城市轨道交通拥挤，减少站台拥堵。 > 算法选用的遗传算法 > 编码为实数+结构体编码 > 根据模型需求，设计了针对性的交叉和变异手段 > 本模型使用了常规的遗传算法（GA），当然您如果想要用其他算法也是可以的，我已经根据模型，写好了**初始化算子，交叉算子，变异算子，修复算子和计算目标函数的算子**。你把算法框架替换，这些算子可以继续沿用，基本上可以改成任意的算法。 > 同样的，本文代码的数据接口和参数设置也是支持修改的，**只要按照指定的格式将客流量数据和下车比例数据写到excel中**，即可实现算例的更改。 > 总而言之，本文代码适合①想要学习遗传算法的朋友，结合案例，深入理解遗传算法的思想精髓，同时学会如何结合实际问题修改算子。②交通专业的朋友，做相关项目的时候，可以直接借鉴源码，也可以按照我上面所说，对算法框架，算子和数据进行任意修改和拓展，从而达到实现自己模型需求的目的。

【优化调度】基于遗传算法实现车辆发车间隔优化问题matlab源码.zip

综合考虑公交车辆运营调度方案的实时性和有效性要求，引入了云模型理论与遗传算法（GA）相结合的云遗传算法。该混合遗传算法充分利用了云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点，在遗传算法的优化操作中，由正态云模型的y条件云发生器实现交叉操作，由基本云发生器实现变异操作，不仅克服了传统遗传算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺陷，而且提高了算法的收敛性、优化质量厦其鲁棒性。实验表明，将该混合遗传算法引人公交车辆运营调度管理中，可大大提高会交车辆调度的实时性与有效性，而且运行服务质量评测分析验证了该优化调度方法的有效性，具

适用于大学生期末课程设计： 混凝土强度是指混凝土在特定条件下的抗压强度，通常用来评估混凝土的质量和可靠性。在工程建设中，混凝土强度的预测非常重要，可以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 Python是一种流行的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序，包括科学计算、数据分析和机器学习等。在本项目中，我们将使用Python开发一个混凝土强度预测工具，以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 本项目的基本思路是：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。其次，我们将使用Python的数据分析库来分析和处理这些数据，以便更好地理解和预测混凝土强度。最后，我们将使用Python的机器学习库来建立一个混凝土强度预测模型，以便更好地进行预测和评估。 以下是本项目的主要步骤： 1. 数据收集：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。可以从相关文献、数据库或实验室中获取这些数据。 2. 数据处理：接下来，我们将使用Python的数据分析库（例如Pandas）来处理这些数据，包括数据清洗、数据转换、数

灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。基本思想： ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。 基本步骤： 1）导入实验数据。2)确定ARMA模型阶数。3)残差检验。4)给出结果 微分方程模型是我们在日常生活中比较常见并且比较重要的一种模型，我们在平时的课程中时经常会涉及到这种题型，像比如我们所遇到的牛顿第二定律就常遇到相关的问题。适用于基于相关原理的因果预测模型，大多是物理或几何方面的典型问题，假设条件，用数学符号表示规律,

有关灰色系统理论及其应用的详细的原理介绍及具体的matlab代码实现，很适合初学者使用，及有关工程人员参考；其中包括了灰色系统概论、数据变换技术和关联分析、优势分析、累加生成数、累减生成数、均值生成数、灰色模型GM及其白化型、灰色预测、灾变预测等；其中还包括了SARS 疫情对某些经济指标影响模型、道路交通事故灰色 Verhulst 预测模型、GM(2,1)和 DGM 模型等具体原理详解及附有详细matlab代码；很适合初学者使用，及有关工程人员参考

遗传算法排课matlab代码遗传算法 基于MATLAB的船舶路径问题的遗传算法。 打开GA_1.m文件 如果出现用于路径重定向的弹出消息，请选择工作目录的路径。 执行脚本GA_1.m 该代码基于论文： 带有时间窗的船舶路线和调度问题的遗传算法，2012年Khaled Al-Hamad，Mohamed Al-Ibrahim，Eiman Al-Enezy 论文链接： 麻省理工学院执照 版权所有（c）2018 Loukas Kotas 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件： 以上版权声明和此许可声明应包含在本软件的所有副本或大部分内容中。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的担保。 无论是由于软件，使用或其他方式产生的，与之有关或与之有关的合同，侵权或其他形式的任何索赔，损害或其他责任，作者或版权所有者概不负责。软件。

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nsga ii算法代码MATLAB 版权 您可以随意使用此算法（）进行研究。 所有使用此代码的出版物都应感谢作者。 路易斯·费利佩·阿里扎·韦斯加（Luis Felipe） 一种快速的非支配排序遗传算法扩展，可以解决多目标问题。 2019年3月。电子邮件：，。 @online{NonofficialNSGAIII, title={A Fast Nondominated Sorting Genetic Algorithm Extension to Solve Many-Objective Problems}, author={Luis Felipe Ariza Vesga}, url = {https://github.com/lfarizav/NSGA-III} month = March, year={2019}, lastaccessed = "March 17, 2019", } NSGA-III：一种快速的非支配排序遗传算法扩展，用于解决多目标问题（非官方） 这项工作在C语言中提供了第三种快速进化的非支配排序遗传算法（NSGA-III）实现，扩展了存储在坎普尔遗传算法实验室（K