负荷预测在电力系统的规划、运行和管理中起着关键作用。准确的负荷预测有助于优化发电计划、合理分配电力资源以及提高电网运行的稳定性和经济性。传统的负荷预测方法在处理复杂的负荷变化模式时存在局限性，而基于机器学习的方法展现出了强大的潜力。极限学习机（ELM）作为一种快速且有效的单隐层前馈神经网络，但其随机生成的输入权重和偏置可能导致预测性能的不稳定。本文提出利用凌日优化算法（TSOA）对 ELM 进行优

在许多涉及移动机器人、自动驾驶车辆等领域中，轨迹跟踪是一项关键技术，它确保运动物体能够精确地沿着预设轨迹行驶。基于 Rovere 的滑移引导轨迹跟踪方法为实现高精度的轨迹跟踪提供了一种独特且有效的途径。该方法考虑了运动过程中的滑移现象，通过巧妙的引导策略，使得跟踪效果更加稳定和准确，在复杂地形或动态环境下具有显著优势。

玉米作为全球重要的粮食作物，其表型信息（如株高、叶面积、果穗形态等）对于评估玉米生长状态、产量预测以及品种选育至关重要。传统的玉米表型获取方法往往依赖人工测量，效率低且误差较大。随着计算机技术的发展，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和图像处理技术的玉米表型识别系统为快速、准确地获取玉米表型信息提供了新途径。

在数据回归预测领域，长短记忆神经网络（LSTM）因其对时间序列数据中长短期依赖关系的有效捕捉能力而被广泛应用。然而，LSTM 的性能高度依赖于其超参数的设置。为了优化 LSTM 的超参数，提升预测精度，本文引入基于正态变异扰动正交对立学习的麻雀算法。这种改进的麻雀算法能够在搜索空间中更高效地寻优，从而为 LSTM 找到更优的超参数组合，实现更精准的数据回归预测。

随着全球对清洁能源的需求不断增长，风力发电在能源结构中的占比日益增加。然而，风电功率具有间歇性和波动性，这给电力系统的稳定运行带来了挑战。准确的风电功率预测对于电力系统的调度、机组组合以及保障电力供应的可靠性至关重要。基于卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的模型，能够有效处理多变量时间序列数据，为风电功率预测提供了一种强大的方法。

在机器人技术不断发展的当下，6 自由度连续介质机器人凭借其独特的结构和运动特性，在诸多领域展现出巨大的应用潜力，如医疗手术、工业检测、空间探索等。灵巧度作为衡量机器人操作能力的关键指标，对于评估机器人在复杂任务中的表现至关重要。本文将对三台 6 自由度连续介质机器人的灵巧度展开深入分析，为其优化设计与实际应用提供理论支持。连续介质机器人模仿生物的连续体结构，摒弃了传统机器人的离散关节，具有高度的灵

风电作为一种重要的可再生能源，其功率输出具有间歇性和波动性，给电力系统的稳定运行带来挑战。准确的风电功率预测对于电力系统调度、能源管理以及提高风电并网效率至关重要。变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的结合，为多变量输入的单步风电功率预测提供了一种有效的解决方案。

随着电子商务的飞速发展和全球供应链的日益复杂，物流配送效率对企业的成本控制和客户满意度起着决定性作用。传统的物流配送路径规划方法，如启发式算法和精确算法，在面对大规模、动态变化的配送网络时，往往暴露出计算效率低下和适应性不足的问题。强化学习作为一种新兴的机器学习范式，其通过与环境的交互学习最优策略的特点，为解决物流配送路径规划中的动态性和不确定性问题提供了新的思路。本文深入探讨了基于Q-learn

在许多动态系统中，准确估计模型的状态和参数对于系统的监测、控制和预测至关重要。扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无香味卡尔曼滤波器（UKF）作为两种常用的非线性滤波方法，能够在面对复杂的非线性系统时，利用测量数据对系统状态和参数进行有效估计。本文将深入探讨如何使用 EKF 和 UKF 在给定数据集下精确估计模型的状态和参数。明确要估计的系统模型，确定状态转移方程 f 和观测方程 h。如果进行参数估计，还

在光伏发电系统中，最大功率点跟踪（MPPT）技术至关重要，它能确保光伏电池始终以最大功率输出，提高光伏发电效率。然而，局部遮阴是实际应用中常见的问题，会导致光伏阵列输出特性变得复杂，传统的 MPPT 方法难以有效应对。粒子群优化（PSO）算法以其高效的全局搜索能力，为解决考虑局部遮阴情况下的 MPPT 问题提供了新途径。构建基于 PSO 的 MPPT 控制模型，有助于提升光伏发电系统在复杂光照条件