智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

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为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度，在建立预测模型的过程中，首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程，并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性，在接地网腐蚀诊断结果的基础上，提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型，测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型，所提模型的预测结果精确度和稳定性更高，表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题，所提模型具有良好的适用性。

标准的人工蜂群算法优化、求解CEC基准测试函数，算法有详细的注释，算法收敛曲线图，测试函数的代码表达式及图像（pdf）。

Matlab编写的人工蜂群算法代码，含详细注释和测试函数，简短易懂，执行顺畅。可用于解决无约束优化问题。