基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的数据回归预测是一种利用CNN模型来进行数据回归问题的预测和估计。以下是一种可能的实施步骤：数据准备：收集和整理用于回归预测的数据集，包括输入特征和对应的目标值。确保数据集的质量和充分性。数据预处理：对数据进行预处理，如归一化、标准化、特征工程等，以提高模型的训练效果和泛化能力。CNN模型设计：设计一个合适的卷积神

基于时间序列预测Arima模型和回归模型,以"职业需求总人数"为因变量,"人才缺口度""各类教育背景下的人数"和"就业岗位平均值"为自变量建立回归模型,并通过对自变量进行Arima时序预测,带入回归模型得到未来三年沈阳市潜在的人才需求,最后分析得:沈阳市对高技术人才比较看重,且人才缺口大,需要相应的政策来进行调整与补充.clear; close allclcP = sin(0.1:0.1:9.6)

灾情巡视属于旅行商问题,具有广泛的应用价值.假定有若干巡视组,分工协作对所辖区域内的各灾民聚集地进行巡视,需要对各巡视组的巡视任务,巡视路线进行合理的分配和设计.在现实生活中,各被巡视地点之间的交通网络都存在着连通性差的缺陷,它们几乎都不是全连通图,至包含度为1的节点.将遗传算法和Dijkstra算法结合起来,这一问题得到了很好解决.利用Matlab语言,编写出分组巡视所有灾区的最优巡视路线的寻径

在当今信息时代，数据的重要性变得越来越明显。数据分析和预测成为了许多领域中的关键任务。为了提高数据预测的准确性和效率，许多算法和技术被开发出来。本文将介绍一种新颖的算法——麻雀算法，以及如何将其与极限学习机（ELM）相结合，实现数据回归预测任务。麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种基于自然界麻雀群体行为的优化算法。麻雀在觅食过程中会通过一种协作和竞争的方式找到

随着能源市场由传统的垂直一体式结构向交互竞争型结构转变,社区综合能源系统的分布式特征愈发明显,传统的集中优化方法难以揭示多主体间的交互行为.该文提出一种基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行策略,将综合能源销售商作为领导者,新能源冷热电联供运营商和负荷聚合商作为跟随者,求解各方在追求目标最优时的交互策略.首先,介绍社区综合能源系统的交易模式及数学模型,并将其嵌入到主从博弈框架下,建立一主

基于虚拟刚体模型的四旋翼无人机群在复杂障碍物环境中航行控制的主要步骤如下：1使用传感器（如摄像头、激光雷达等）对周围环境进行感知，检测和识别障碍物，获取环境信息。路径规划：基于感知到的环境信息，采用适当的路径规划算法（如A*算法、RRT算法等）计算无碰撞的路径。此路径应避开障碍物，并满足任务需求。群控制策略：根据路径规划结果，设计合适的群控制策略，使无人机群能够有效协作并保持安全距离，在给定的航线

近年来，随着工业的发展，对于一些实际模型的建立所提出的要求也越来越高。作为对传统整数阶微积分学的一种扩展，分数阶微积分能实现对实际系统的更为准确的描述。目前，分数阶微积分在冶金、化工、电力、轻工和机械等工业过程中都有着广泛的应用，它的发展也为各个学科的发展提供了新的理论基础。正在上传…重新上传取消SISO分数阶系统的分数卡尔曼滤波器算法源代码，包括：分数扩展卡尔曼滤波器（FEKF）、分数中心卡尔曼

1 算法原理灰狼算法（Grey Wolf Optimizer）是一种基于群体智能的优化算法，它受到灰狼行为和社会结构的启发，模拟了灰狼个体之间的协作寻优过程。灰狼算法由Mirjalili等人在2014年提出，适用于单目标和多目标优化问题。以下是灰狼算法的基本步骤：初始化群体：随机生成初始的灰狼个体，并为每个个体分配随机的位置和速度。目标函数评估：根据当前个体的位置，计算目标函数的值，评估其适应度。

路径规划是机器人技术中的重要组成部分，它涉及到如何在给定的环境中找到最优的路径来完成任务。在过去的几十年里，许多路径规划算法被提出和研究，其中一种新兴的算法是基于灰狼优化的机器人路径规划算法。灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）是一种模拟灰狼群体行为的优化算法。它模拟了灰狼在觅食过程中的协作和竞争行为，通过不断迭代来逐步优化解空间。这种算法具有较强的全局搜索能力和收

1 简介车牌识别系统(License Plate Recognition, LPR)在智能交通系统中占有非常重要的地位。同时,在智能交通领域的应用中,有很多基于图像处理、模式识别及机器视觉技术的研究课题,而其中重点之一即是车牌的自动识别,其主要包括车牌定位、倾斜矫正、字符分割及字符识别等四个部分。目前,车牌定位算法有很多种,且大部分都基于一定的理论知识体系,主要为:图像彩色信息、纹理分析、边缘检测