基于Matlab的GUI设计遗传算法优化软件.pdf

预测航空公司延误 使用Hadoop通过2007年和2008年的数据预测奥黑尔机场的航班延误。使用Pig脚本，构建了一个特征矩阵，通过该矩阵我们可以训练和预测航空公司的延误，准确度约为80％ 项目详情 建立了一个预测航空公司延误的模型，准确度约为80％ 将航空公司数据集与UCI Repo的740万飞行记录一起使用 利用Pydoop实现MapReduce以构建特征矩阵 使用Pig脚本生成功能 使用Python，Scikit-Learn，Pig，Hadoop，HDFS，AWS EMR，IPython构建 技术指标 Python 2.7 Hadoop 2.7.3 Scikit学习 大熊猫 线性回

文献为“基于 VMD 与 PSO 优化深度信念网络的 短期负荷预测”的caj文件，为提高短期负荷预测精度，采用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数，对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。

针对传统税收预测模型精度较低的问题，提出一种将Adaboost算法和BP神经网络相结合进行税收预测的方法。该方法首先对历年税收数据进行预处理并初始化测试数据分布权值；然后初始化BP神经网络权值和阈值，并将BP神经网络作为弱预测器对税收数据进行反复训练和调整权值；最后使用Adaboost算法将得到的多个BP神经网络弱预测器组成新的强预测器并进行预测。通过对我国1990--2010年税收数据进行仿真实验，结果表明该方法相比传统BP网络预测，平均误差相对值从0.50％减少到0.18％，有效地降低了单个BP陷入局

遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

使用多种群遗传算法进行DOA估计, 可以避免常规遗传算法容易陷入局部解的问题

多种群遗传算法函数优化matlab源代码，利用多种群保证种群多样性，引入移民机制，实现种群之间的交互，并保留每个种群父代最优解，解决了遗传算法早熟问题，能较快收敛

用于pCR预测的乳腺癌患者CDIs图像集合，250多例数据 用于pCR预测的乳腺癌患者CDIs图像集合，250多例数据 用于pCR预测的乳腺癌患者CDIs图像集合，250多例数据

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