时间序列预测在诸多领域都扮演着至关重要的角色，从金融市场预测到气象预报，从工业过程监控到医疗诊断，准确有效的时间序列预测模型能够为决策提供强有力的支撑。然而，实际应用中常常面临着多维时序数据，即多个相关的时间序列共同影响预测目标的情况。传统的单变量时间序列模型难以捕捉多变量间的复杂依赖关系，因此，构建能够有效处理多维时序数据的预测模型成为一个重要的研究方向。

广义回归神经网络（GRNN）是一种强大的时间序列预测模型，它广泛应用于负荷数据预测领域。本文介绍了GRNN回归预测的基本原理、模型构建过程和应用实例，旨在帮助读者深入理解和应用GRNN模型进行负荷数据回归预测。一、广义回归神经网络（GRNN）GRNN是一种单隐层前馈神经网络，其主要特点是：**局部响应性：**GRNN仅对输入数据中的局部区域做出响应，即只考虑与待预测点相近的样本。**非参数化：**

一、模糊神经网络模糊神经网络原理详解模糊控制的基本原理由如图表示，它的核心部分为模糊控制器，如图中虚线框中部分所示。模糊控制器的控制规律由计算机的程序实现“，其算法过程：微机经中断采样获取被控量的精确值，然后将此量与给定值比较得到误差信号E。一般选误差信号E 作为模糊控制器的一个输入量。把误差信号E 的精确量进行模糊量化变成模糊量，误差E 的模糊量可用相应的模糊语言表示，得到了误差E 的模糊语言集

无线传感器网络 (WSN) 作为一种新兴的网络技术，在环境监测、智能家居、军事侦察等领域有着广泛的应用。由于传感器节点的能量有限，如何延长网络寿命成为 WSN 研究的重要课题之一。Leach 协议作为一种典型的聚类路由协议，通过将传感器节点分组并轮流担任簇头，实现了网络能量的均衡利用，有效地延长了网络寿命。本文将对 Leach 协议进行详细介绍，并基于 MATLAB 软件进行仿真，验证其性能优势。

是由于合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)有很多特长,不仅能够在不同的气候下昼夜不停的工作,还能够超远距离的对海域进行观测,SAR图像的舰船检测对于船舶救援,防止非法渔业,海洋交通监视,海洋污染监测和控制都非常有用.特别是,随着SAR图像分辨率的提高和大量合成孔径雷达数据的开放促进了目标检测算法的开发.本文基于恒虚警算法CFAR实现海面sar图像目标检测。

尖峰神经网络 (Spiking Neural Networks, SNNs) 作为一种更贴近生物神经系统工作机制的神经网络模型，近年来受到越来越多的关注。不同于传统人工神经网络使用实值作为神经元状态，SNNs 使用脉冲序列 (spikes) 来编码信息，这使得其在能效和信息处理方面具有潜在的优势。然而，SNNs 的训练算法一直是制约其发展的重要瓶颈。

数据回归预测是一项重要的任务，它可以通过分析已有数据的模式来预测未来的结果。近年来，卷积神经网络（CNN）和最小二乘支持向量机（LSSVM）在数据回归预测领域取得了显著的成果。本文将探讨如何将这两种方法相结合，以提高数据回归预测的精度和效果。首先，卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，它能够自动从数据中学习特征，并进行有效的特征提取。通过多层卷积和池化操作，CNN能够捕捉到数据中的空间和时间相关性

飞机综合导航系统（Integrated Navigation System, INS）是现代航空器不可或缺的关键组成部分，它融合来自不同传感器的数据，提供精准可靠的飞机状态信息，包括位置、速度、姿态等，从而保证飞机的安全飞行和精确导航。惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）、全球定位系统（Global Positioning System, GPS）和空气数据

瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的重要环节。本文提出了一种基于时间卷积网络（TCN）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的TCN-LSTM模型，用于瓦斯浓度多输入单输出预测。该模型充分利用了TCN在提取时间序列特征方面的优势，并结合了LSTM对长期依赖关系的建模能力，提高了预测精度。

随着工业自动化程度的不断提高，设备故障识别成为确保生产安全、提高生产效率的关键环节。传统故障识别方法依赖于专家经验，存在效率低、泛化能力差等问题。近年来，基于深度学习的故障识别方法逐渐成为研究热点，其强大的特征提取能力和非线性拟合能力为故障识别带来了新的突破。本文提出了一种基于格拉姆角场结合卷积神经网络多头注意力机制的故障识别模型GAF-CNN-Multihead-Attention，旨在利用多特