由于BP神经网络易于陷入局部极小值,收敛速度慢等问题，采用梯度下降寻优迭代次数多，效率低下，而GA和SA都是基于概率分布机制的优化算法，两者结合，使用SA可以避免GA早熟问题，从而增强全局和局部搜索能力，本文在此基础上提出模拟退火遗传算法优化的BP神经网络算法，并建立模型用于预测。结合模拟退火：将BP神经网络的权重和偏置视为模拟退火算法的搜索变量。综上所述，基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模

该序列的第一个元素被应用于系统，随后状态更新，优化过程在下一采样时刻重复。MPC 的核心优势在于能够直接处理系统约束，同时优化长期性能，这使得它特别适合于 USV 的自主控制，因为 USV 需要在遵守操作边界的同时，执行复杂的任务。[2]葛泉波,薛子建,张明川,等.基于VMD-WHHO-BLS的无人船位姿预测[J/OL].控制理论与应用:1-13[2024-07-18].http://kns.cn

演示如何通过Matlab自带的随机森林函数进行特征选择，筛选出大量特征数据中对于回归预测最重要的特征，并对各特征进行重要性排序，充分反应不同特征的重要性。演示如何在种植随机树林时为数据集选择适当的拆分预测变量选择技术。随机森林特征筛选一种特征选择技术，特征选择( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS )，或属性选择(

图像处理是计算机视觉和图像分析领域的一个重要组成部分，旨在改善图像质量、提取有用信息或进行特定的变换。您提到的“图像去雾”、“图像增强”以及“灰度直方图均衡化”都是图像处理中常用的技术手段，下面我将分别对这三项技术进行简要介绍：1.1. 图像去雾图像去雾技术主要用于去除由于大气散射（如雾、烟等）导致的图像模糊现象，恢复图像的清晰度。这一过程通常涉及到估计场景的透射率和大气光强度，然后基于这些参数对

无人机作为一种现代航空设备,不仅作业速度快,成本低,还具有卓越的灵活性和时效性.常用于完成那些繁冗、危险、对灵活性要求较高、作业范围较大的任务,比如航空拍摄、农药喷洒、边防检查、电力检测、防汛扛旱等领域.随着技术的发展,将无人机独特的优势和不同的行业技术相结合,可以应用到不同的行业.比如,无人机搭载成像传感器,可以组成一种可以捕获目标图像的新型监视设备2'.目前,许多国家都在积极拓展无人机与工业应

在无人机路径规划中，基于灰狼优化算法（GWO）及其变种如多种群灰狼优化算法（MP-GWO）、灰狼-布谷鸟优化算法（CS-GWO）等，已经展现出强大的应用潜力和性能优势。基于GWO算法及其变种的无人机路径规划方法，具有结构简单、参数少、易于实现等优点，能够在复杂的飞行环境中为无人机提供高效、安全的飞行指导。建模：将无人机路径规划问题转化为优化问题，考虑无人机的飞行约束（如最大转弯角、最大爬升角、最低

从上述文献可以看出，目前对于配电网重构的研究很多，然而上述文献均没有在配电网重构中考虑需求响应的影响，也没有研究不同清洁能源渗透率对配电网重构的影响。基于此，本文在高比例清洁能源接入的背景下，提出计及需求响应的配电网重构模型，有效利用需求响应进一步降低配电网重构费用并减少弃风弃光率，提高配电网对清洁能源的消纳能力。在求解算法方面，本文基于混合整数二阶锥规划对配电网重构模型进行求解，针对配电网重构的

目前，机器人轨迹规划问题仍然是人工智能领域的一项重要研究内容,大部分用于工业生产的机器依然为串联的非线性空间连杆机构，该机构在机器人结构和各关节力矩、转角等方面设置了许多限制条件，为了将工业机器人的驱动能力最大程度的发挥出来，从而进行高效能的工作，根据工业机器人轨迹规划的特性，多数情况下需要对速度、加速度和运行时间三方面考虑，而机器人结构、转角以及各关节驱动力矩等这些限制条件使得控制机器人在运动到

这些都是用于状态估计的技术和算法。2. **扩展卡尔曼滤波和UKF+BP**：这种结合可以用于解决非线性系统的状态估计问题，UKF提供了对非线性性能的更好处理，而BP神经网络可以用来进一步优化估计结果或者处理更复杂的系统模型。3. **粒子滤波在轨迹估计中的应用**：粒子滤波适用于非线性、非高斯的系统，并且可以用于跟踪目标的轨迹估计，比如在目标追踪、无人车导航等领域。1. **BP神经网络在状态估

这种方法利用神经网络的强大拟合能力和自适应学习能力，来逼近非线性系统的动态特性，从而在无需完全了解系统模型的情况下实现高精度的轨迹跟踪。在每次迭代开始时，网络预测系统的行为，并根据预测误差调整其参数，以期在下一次迭代中获得更好的性能。[2]魏恒,卢剑伟,石磊,等.考虑轮胎非线性约束的汽车摆振系统建模及行为特征分析[J/OL].机械工程学报:1-10[2024-07-16].http://kns.c