随着大数据时代的到来，机器学习在各领域展现出强大的应用潜力，而状态识别作为机器学习的重要应用领域，其算法的有效性直接影响着实际应用的效果。本文提出一种基于星雀优化算法 (NOA) 的 K-means 聚类与 Transformer-BiLSTM 组合模型，用于解决状态识别问题。该模型以 NOA 算法优化 K-means 聚类中心，有效提高聚类精度，并利用 Transformer-BiLSTM 模型

一、引言近年来，雾霾问题日益严重，对人们的身体健康、经济发展和社会稳定都造成了巨大的负面影响。为了更深入地理解雾霾形成机理，预测雾霾发生发展趋势，并探索有效的治理措施，数学建模和仿真分析成为了不可或缺的工具。本文将以MATLAB为平台，介绍雾霾问题的建模和仿真分析方法，并提供相应的代码示例。二、雾霾形成机理与模型建立雾霾形成是一个复杂的物理化学过程，主要受以下因素影响：排放源: 工业排放、交通排放

定日镜场的优化设计对实现高效的太阳能光热转换至关重要。本文基于蒙 特卡洛光线追踪法，建立了阴影遮挡效率和截断效率的计算模型模型，求解出 了定日镜场的年均光学效率和年均热输出功率。此外，通过建立双层规划模 型，在满足额定功率的前提下，对定日镜场的各个参数进行优化，以最大化单 位镜面面积的年均热输出功率。针对问题一：本文建立了一个基于蒙特卡洛光线追迹法的统计模型。首 先，为描述入射光的非平行性，采用了

在移动机器人与智能体自主导航领域，避障控制是关键技术。本文基于深度学习框架 Pytorch，深入研究 DQN 算法、优先级采样的 DQN 算法以及 DQN + 人工势场的避障控制方法。通过构建仿真环境，对比分析三种算法在避障任务中的性能表现，包括学习效率、避障成功率和路径优化能力。研究结果表明，优先级采样的 DQN 算法在学习效率上表现突出，DQN + 人工势场算法在复杂环境下的避障成功率和路径规

一、研究背景与意义自主水下车辆（AUV）在海洋探测、环境监测、油气勘探等领域具有广泛应用。然而，AUV 的运动控制面临复杂海洋环境（如洋流扰动、水密度变化、传感器噪声）和强非线性动力学特性（如负载变化、模型参数不确定性）的挑战。传统 PID 控制器虽结构简单，但难以在动态环境中实现参数自整定，导致控制精度和鲁棒性不足。神经网络模糊逻辑自整定 PID 控制器结合了神经网络的非线性映射能力、模糊逻辑的

本论文针对浸水路堤在水位变化等工况下的稳定性问题，深入研究条分法在浸水路堤稳定性分析中的应用。详细阐述条分法的基本原理、计算步骤及适用条件，结合浸水路堤的特点，考虑水位升降、渗透力、土的抗剪强度变化等因素，构建基于条分法的浸水路堤稳定性计算模型。通过实际工程案例分析，对比不同条分法（瑞典条分法、毕肖普条分法等）的计算结果，验证模型的有效性，为浸水路堤的设计、施工及维护提供科学的稳定性分析方法和理论

在时间序列分析的广阔领域中，精准的预测对于各行业决策至关重要。传统的点预测只能给出单一数值，无法体现数据的不确定性，而区间预测能够提供一个取值范围，更贴合实际应用需求。QRTCN（Quantile Regression Temporal Convolutional Network，分位数回归时间卷积神经网络）模型，正是应对时间序列区间预测任务的强大工具，它将时间卷积神经网络（TCN）与分位数回归相

在机器学习的广阔天地里，模型的性能与特征的选取、理解紧密相连。SVM（支持向量机）作为经典的有监督学习算法，在分类和回归任务中表现出色；SHAP（SHapley Additive exPlanations）则是一种强大的模型解释工具，能够量化每个特征对模型输出的贡献。当 SVM 遇上 SHAP，会碰撞出怎样的火花呢？今天就带大家深入了解 SVM 支持向量机结合 SHAP 进行特征选择和贡献度计算的

基于改进水母算法（IAJS）优化长短期记忆网络（LSTM）实现数据回归预测，是一种结合智能优化算法和深度学习模型的方法。

在多变量回归预测中，Transformer、GRU、CNN、Transformer-GRU 以及 CNN-GRU 这五种模型各自具有独特的特点和优势，下面将分别介绍它们的原理、在多变量回归预测中的应用以及性能比较：：GRU 是循环神经网络（RNN）的一种变体，通过引入门控机制解决了传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题。它包含更新门和重置门，更新门决定了前一时刻的信息保留程度，重置门控制了当前输