路径规划在机器人导航、自动驾驶、无人机飞行等众多领域中起着关键作用。栅格地图是路径规划中常用的环境表示方法，它将空间离散化为一个个栅格单元，便于对环境信息进行存储和处理。秃鹰搜索算法（BES）作为一种新兴的智能优化算法，模拟秃鹰的觅食和生存行为，具有一定的全局搜索能力。然而，传统 BES 算法在求解复杂路径规划问题时，可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优等不足。因此，对 BES 算法进行改进（即改进

自定义三维建筑图是为了满足特定场景下的路径规划需求。可以使用三维建模软件（如 3ds Max、Maya 等）或专门的地理信息系统（GIS）工具来构建。首先，根据实际建筑的结构和布局，创建三维模型，包括建筑物的外立面、内部楼层、房间布局、楼梯、电梯等元素。然后，对模型进行离散化处理，将其转化为适合路径规划算法处理的节点网格。在离散化过程中，需要确定节点的位置、连接关系以及每个节点的属性（如是否可通行

在工业监测（如电机温度时序、电池电压衰减时序）、环境感知（如某区域 PM2.5 浓度时序）等场景中，单变量时序预测需精准捕捉变量随时间的演化规律。传统时序预测模型（如 LSTM、ARIMA）仅依赖数据驱动，缺乏对物理规律的融入，当数据量不足或存在噪声时，易出现 “预测漂移”（如预测温度超出设备物理耐受范围）。

一、引言：回归预测模型的选型需求与核心对比维度在工业参数预测（如设备温度趋势）、环境监测（如 PM2.5 浓度变化）、能源调度（如电力负荷波动）等回归场景中，模型的 “时序捕捉能力”“局部特征提取效率”“长周期依赖建模精度” 直接决定预测效果。当前主流的深度学习回归模型中，CNN 擅长局部特征提取，BiGRU 专注双向时序依赖，Transformer 依靠自注意力突破长时序限制，而 Transfo

在工业预测（如设备故障预测、产品质量预测）、环境监测（如污染物浓度预测）等领域，BP 神经网络因较强的非线性拟合能力成为常用预测模型，但存在参数优化难（权重、阈值易陷入局部最优）、数据适配性差（原始数据分布不均影响精度）、可解释性弱（预测结果缺乏因果分析） 三大痛点。传统单一优化算法（如仅 GA 或仅 PSO）难以兼顾参数寻优的全局探索与局部开发，且未充分考虑数据预处理对模型性能的影响。

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中压电缆作为电力传输系统的关键组成部分，其运行可靠性直接关系到供电的稳定性和连续性。局部放电是中压电缆绝缘劣化的重要征兆，深入研究中压电缆的局部放电传输模型，对于准确检测和定位局部放电，及时评估电缆绝缘状态，预防电缆故障具有至关重要的意义。中压电缆通常由导体、绝缘层、屏蔽层和护套等部分组成。导体作为电流传输的通道，一般采用铜或铝材质。绝缘层是电缆的核心部分，常用的绝缘材料有交联聚乙烯（XLPE）等

在许多实际工程系统中，如智能材料驱动系统（如压电陶瓷、形状记忆合金等）、电机控制系统等，迟滞现象广泛存在。迟滞特性表现为系统的输出不仅取决于当前输入，还与输入的历史路径有关，这种特性使得系统的建模和控制变得复杂。经典 Prandtl - Ishlinskii（PI）迟滞模型是描述迟滞现象的一种常用且有效的模型。为了准确应用该模型，需要对其参数进行辨识。粒子群优化（PSO）算法作为一种高效的智能优化

Hammerstein 系统作为一类重要的非线性系统，由一个静态非线性环节和一个线性动态环节串联组成，广泛存在于化工、电力、机械等众多实际工程领域。传统的基于模型的控制方法在处理 Hammerstein 系统时，需要精确的系统数学模型，但实际中获取精确模型往往具有挑战性。数据驱动控制方法直接利用系统输入输出数据进行控制器设计，避免了复杂的建模过程，为 Hammerstein 系统的控制提供了新途径

高光谱解混（HU）作为关键的信号处理流程，旨在从观测到的高光谱场景中识别潜在物质（即端元）及其相应比例（即丰度）。20 世纪 90 年代初 Craig 提出的一种著名的盲解混准则，将数据云最小体积包围单纯形的顶点视为良好的端元估计。实践和理论都表明，即使在没有纯像素的情况下，该准则依然有效。然而，这类算法在数值优化中可能面临繁重的单纯形体积计算等问题。本文在不涉及任何单纯形体积计算的前提下，利用凸