【lssvm预测】基于鲸鱼算法优化lssvm数据预测matlab源码.zip

为了克服基本鲸鱼优化算法（WOA）在解决作业车间调度问题时存在收敛精度低、容易陷入局部最优的缺陷，利用量子计算与优化思想提出了一种量子鲸鱼优化算法（QWOA），并对其进行了计算复杂度分析、全局收敛性证明及仿真实验。通过对11个作业车间调度问题基准算例的仿真实验发现，与基本鲸鱼优化算法、布谷鸟搜索算法（CS）、灰狼优化算法（GWO）相比，QWOA算法在最小值、平均值、寻优成功率等方面具有较优结果。研究表明，量子鲸鱼优化算法在解决作业车间调度问题时，具有更高的收敛精度和更好的全局搜索能力，且能够跳出局部最优。

matlab声音过滤代码鲸鱼声音检测 团队： ， ， 描述： 在这个项目中，我们分析了参与者的任务，他们负责开发一种算法，以正确分类包含来自北大西洋右鲸的声音的音频片段。 我们的分析重点是，其方法结合了对比度增强的频谱图，模板匹配和梯度增强。 结合使用Python和R2到h2o的接口，我们重现了获胜者的算法，在IPython Notebook教程中解释了它的多个组件，测试了结果，并对分类器进行了微调。 数据： Kaggle训练集包括大约30,000个带标签的音频文件。 测试集包括大约54,000个文件。 每个文件以2000 Hz的采样率对AIFF格式的两个第二单声道音频片段进行编码。 项目报告： 可根据要求提供。 例子： 在教程（Ipython笔记本）中介绍的技术中，我们可以重点介绍： 对比度增强和噪声过滤，以增强频谱图中鲸鱼呼叫的信号 -模板匹配 参考： [OpenCV模板匹配]（tutorial_py_template_matching.html） [Scikit-Image文档-模块Skimage曝光]（docs / dev / api / skimage.exposure.ht

matlab源码

代码直接用 改输入输出就行WOA-ELMAN

【WSN布局】基于改进鲸鱼算法实现WSN节点优化覆盖matlab代码

代码运行效果图见压缩包

鲸鱼优化(Whale Optimization Algorithm, WOA)算法是澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili 等于2016年提出的一种新型的群体智能优化方法，它的思想来源于海洋中座头鲸独有的特殊捕食行为，算法通过鲸鱼包围、气泡攻击猎物等过程实现优化搜索目的。该算法具有原理简单、操作简易，易于实现，需调整的参数少及鲁棒性强等特点。在函数优化方面，WOA 算法在求解精度和稳定性上要明显优于粒子群（PSO）、差分进化（DE）和 引力搜索（GSA）等算法。同时WOA 算法在许多领域得到了广泛的应用，如经济调度，光伏MPP系统，电容选址和图像分割等。

鲸鱼优化算法的源程序，注释很详细，并且已经调试成功，很好用

鲸鱼优化算法（WOA）是一种用于解决优化问题的新优化技术。该算法包括三个算子，用于模拟猎捕鲸鱼的猎物，环绕猎物和泡泡网觅食行为。