GWO-GRU，灰狼算法优化GRU多输入单输出数据回归预测 （Matlab完整程序和数据）
运行版本2020及以上
GWO-GRU，灰狼算法优化GRU多输入单输出数据回归预测 （Matlab完整程序和数据）
运行版本2020及以上
GWO-GRU，灰狼算法优化GRU多输入单输出数据回归预测 （Matlab完整程序和数据）
运行版本2020及以上
2022-11-28 12:25:42
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基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上
基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上
基于GWO-LSTM灰狼算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上
2022-11-28 12:25:40
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受灰狼群体捕食行为的启发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。
2022-11-28 11:22:19
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Unity 3d 森林动物模型（熊，野猪，狐狸，兔子，牡鹿，狼）资源包（带动作），将package导入Unity即可使用
2022-11-24 19:24:42
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一只兔子在位于一只狼的正西100m处，假设兔子与狼同时发现对方并一起跑，兔子往正北60m处的窝里跑，而追赶兔子。兔子的速度是1m/s，狼的速度是2m/s。
求（1）狼追兔子的曲线方程；
（2）兔子是否能安全回窝；
（3）用计算机作图表示追赶过程。
2022-11-19 19:23:43
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灰狼优化算法(GWO)由格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。
2022-11-18 15:58:06
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