MATLAB遗传算法工具箱与应用雷英杰清晰版-复件 MATLAB遗传算法工具箱与应用[雷英杰].part01.rar MATLAB遗传算法工具箱与应用[雷英杰]，gatbx工具箱

基于间隙度量的非线性系统集成多线性模型预测控制

如今，我国的经济、军事、政治、文化建设得到了迅速的发展，同时，快速的经济发展不可避免地带来了环境问题。近些年来，中国正在尽力解决空气污染问题，虽然已取得初步成效，但与国际上相比，空气质量问题依然严峻。 PM2.5 是当前我国大部分城市面临的首要大气环境问题。本文从2014年1月到2020年12月对廊坊市的PM2.5进行时间序列分析与预测，利用MATLAB软件建立Arima模型，来预测2021年12个月份的PM2.5浓度。

心血管疾病使用决策树和随机森林分类器 决策树算法可用于预测心血管疾病并使用随机森林分类器和探索性数据分析来提高准确性

根据人工神经网络处理大规模非线性动力系统、遗传算法具有较好的寻优能力的特点，将二者有机的结合起来，提出了基于遗传算法改进的洪水预报模型，并将其应用于四川省达州市州河流域的水文预报。实验结果表明，本模型能够减少训练次数，提高预报精度，能更好的对洪水进行预报。

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概要：用季节性ARIMA模型分析和预测我国的进出口总额，有代码和数据及自己写的论文（包含摘要目录等） 论文摘要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一,为探索我国的进出口金额变化情况,选取我国1994-2021年进出口总额的月度历史数据为研究样本,采用时间序列检验方法对其进行了相关分析,建立相应的季节性ARIMA模型，运用所建模型对2023年进出口总额进行预测。研究结果表明:我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征,通过模型精度对比,季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。

股票价格受多种因素的综合影响，具有趋势性、较大波动性和随机性等变化特点，单一模型难准确对其变化规律进行准确描述，将灰色理论和BP神经网络相结合构建一种股票价格组合预测模型。采用灰色GM（1，1）预测模型动态预测股票价格变化趋势，运用BP神经网络对灰色GM（1，1）模型预测结果进行修正，以提高股票价格预测精度。采用ST东北高（600003）股票价格对预测模型性能进行测试，结果表明，组合预测模型提高了股票价格的预测精度，更能挖掘股票价格变化规律。

用C语言编写的基于遗传算法的排课表设计，有较好的移植性

基于matlab的遗传算法及其在稀布阵中的应用 三个遗传算法matlab程序实例 三个遗传算法matlab程序实例 三个遗传算法matlab程序实例 三个遗传算法matlab程序实例 三个遗传算法matlab程序实例