多模型滤波跟踪在处理非线性、非高斯噪声的目标跟踪问题中表现出优异的性能。然而，传统的交互多模型 (IMM) 算法存在着两个主要问题：一是转移概率矩阵固定，无法自适应地反映目标运动模式的变化；二是忽略了场景信息对目标运动的影响，导致跟踪精度下降。针对这两个问题，本文提出了一种基于情境的改进交互多模型自适应转移概率矩阵算法。该算法通过引入情境信息，自适应地调整转移概率矩阵，并通过引入一种新的状态估计方

摘要: 本文探讨了利用金枪鱼优化算法(Tuna Swarm Optimization, TSO)优化XGBoost模型参数，以提升其在多输入单输出回归问题中的预测精度和泛化能力。针对多指标评价的需求，本文提出了一种基于TSO-XGBoost的综合评价策略，并使用MATLAB平台进行了实验验证。结果表明，TSO算法能够有效地寻找到XGBoost模型的最优参数组合，显著提高了模型的预测精度和稳定性，并

摘要：随着工业自动化和智能化程度的不断提高，设备运行状态的监测和故障诊断变得愈加重要。长短记忆网络（LSTM）作为一种能够处理时序数据的深度学习模型，在故障诊断领域展现出强大的潜力。然而，LSTM模型的性能很大程度上依赖于其超参数的优化，而传统的优化方法往往存在效率低、易陷入局部最优等问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于斑马优化算法（ZOA）优化LSTM模型的故障诊断方法。ZOA是一种新型的

摘要: 无人机路径规划在复杂山地环境下面临着地形约束、障碍物规避以及安全风险等诸多挑战。传统的路径规划算法难以有效处理这些复杂因素，导致规划路径效率低、安全性差。本文提出一种基于改进的侏儒猫鼬优化算法(Improved Dwarf Mongoose Optimization, IDMO)的无人机路径规划方法，用于解决复杂山地环境下的路径规划问题。

最后，通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测。方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓

近年来，随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升，对复杂系统进行精确预测的需求日益增长。多变量时间序列预测作为一项关键技术，广泛应用于金融、能源、交通等诸多领域。传统的预测方法，例如ARIMA和多元线性回归，在面对非线性、高维和非平稳的时间序列数据时往往力不从心。为此，近年来涌现出一批基于深度学习的预测模型，其中Transformer和LSTM神经网络因其强大的特征提取和时间序列建模能力而备受关注

随着工业自动化程度的不断提高，设备运行状态的实时监测与故障诊断变得愈发重要。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验，难以适应复杂多变的工业环境。而近年来兴起的深度学习方法，特别是长短记忆网络（LSTM），因其强大的非线性拟合能力和时序记忆特性，在故障诊断领域取得了显著成果。然而，LSTM模型的参数优化问题成为其应用的关键。本文提出了一种基于阿基米德优化算法（AOA）优化的LSTM故障诊断方法。该方法

1 简介为了解决现有冷热电联供型综合能源系统大多只单一考虑系统机组投资成本或系统环境污染，影响系统整体优化运行的问题，以系统经济性和环保性为目标，对冷热电联供系统进行研究分析。构建含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机等机组的冷热电联供系统优化模型并建立约束条件。结果表明粒子群算法能够同时兼顾系统的经济性和环保性，使系统运行更加优化，为之后的能源供给系统的规划提供前期依据。2 部分代码function r

车辆路径规划问题（VRP）是运筹学中的经典问题，广泛应用于物流配送、城市交通等领域。双层带容量车辆路径规划问题（CVRP）是VRP的一个变种，考虑了车辆的双层结构和容量限制。本文提出了一种基于整数规划的CVRP求解方法，该方法将CVRP问题建模为一个混合整数线性规划（MILP）模型，并使用求解器对其进行求解。引言CVRP问题是一个NP难问题，即不存在多项式时间内的精确算法。因此，通常采用启发式算法

小尺度多径衰落Jakes模型概述：Jakes模型是一种用于模拟小尺度多径衰落的统计模型，广泛应用于无线通信系统中。Jakes模型假设信号在传播过程中经历了多个独立且随机的散射体，每个散射体都会对信号产生不同的时延和幅度衰减。Jakes模型的输出是一个复数随机过程，其幅度服从瑞利分布，相位服从均匀分布。Jakes模型的数学表达式：Jakes模型的应用：Jakes模型广泛应用于无线通信系统中，用于模拟