随着人工智能技术的快速发展，深度学习模型在时间序列预测领域展现出强大潜力。卷积神经网络（CNN）擅长捕捉局部特征，长短期记忆网络（LSTM）则能有效处理序列依赖性。本文提出一种基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络预测模型，通过贝叶斯优化算法自动调优超参数，结合CNN与LSTM的优势，显著提升预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在电力负荷预测、股票价格预测等场景中均表现出优于传统方法的性

视觉惯性数据融合在室内导航中的核心价值在于互补纠偏与环境适应性。通过紧耦合算法、多传感器冗余及深度学习优化，系统在复杂场景下的定位误差可控制在1%以内（如100米路径误差<1米）。随着MEMS传感器精度的提升（如下一代陀螺仪零偏不稳定性目标<5°/hr），以及边缘AI算力的发展，智能手机将成为室内外无缝导航的关键载体。📚2 运行结果部分代码：i=0;i=i+1;endfrq=30;🎉3参考文献

在自定义障碍物场景下，JPS算法能够根据障碍物的形状和位置，合理规划全局路径，DWA算法则能够在局部范围内实现精确避障。实验结果表明，混合控制算法能够有效处理自定义障碍物，规划出合理的路径，确保机器人安全导航。

由于非光滑控制和触发条件引起的混合非线性，事件驱动控制下的有限时间共识分析比连续时间控制更具挑战性。我们研究了具有单积分器动态和标量状态的智能体，并提出了一种用于有限时间共识的分布式事件驱动控制协议，并与连续时间控制进行了比较。结果表明，使用所提出的事件驱动控制方案，智能体可以在有限时间内达成共识，并且不会出现Zeno行为。我们还得到了一个关于收敛时间的估计，并证明它不仅与初始条件和网络连通性有关

由于非光滑控制和触发条件引起的混合非线性，事件驱动控制下的有限时间共识分析比连续时间控制更具挑战性。我们研究了具有单积分器动态和标量状态的智能体，并提出了一种用于有限时间共识的分布式事件驱动控制协议，并与连续时间控制进行了比较。结果表明，使用所提出的事件驱动控制方案，智能体可以在有限时间内达成共识，并且不会出现Zeno行为。我们还得到了一个关于收敛时间的估计，并证明它不仅与初始条件和网络连通性有关

在动态不确定环境下，无人机集群的分布式估计面临通信噪声、数据丢失、拓扑时变等挑战。本文提出基于信念共识与测量共享的分布式估计框架，通过构建多智能体共享生成模型实现贝叶斯信念更新，结合随机逼近-趋同算法与网络共识机制，解决强噪声、低检测率及杂波环境中的多目标跟踪问题。仿真与实测验证表明，该框架在50%通信丢失率下仍保持92%的估计精度，较传统方法提升37%。

在动态不确定环境下，无人机集群的分布式估计面临通信噪声、数据丢失、拓扑时变等挑战。本文提出基于信念共识与测量共享的分布式估计框架，通过构建多智能体共享生成模型实现贝叶斯信念更新，结合随机逼近-趋同算法与网络共识机制，解决强噪声、低检测率及杂波环境中的多目标跟踪问题。仿真与实测验证表明，该框架在50%通信丢失率下仍保持92%的估计精度，较传统方法提升37%。

Copula是一种将多变量联合分布函数 F(x1,…

路径规划作为机器人导航、智能交通及游戏AI等领域的核心技术问题，其算法性能直接影响系统的效率与可靠性。本文以六边形网格结构为研究对象，系统对比了A算法、遗传算法、蚁群优化算法及元胞自动机算法在四组不同规模和复杂度场景下的路径规划性能。通过设计10×10、20×20、30×30及50×50网格的测试场景，从路径长度、计算时间、节点探索数量、成功率及路径质量等维度进行定量分析。实验结果表明，A算法在综

17级模块化多电平变流器（MMC）是一种高压直流输电（HVDC）系统中常用的电力电子装置。它由多个电容和开关组成，能够将直流电能转换为多个不同电平的交流电能，从而实现高效、可靠的电能传输。17级模块化多电平变流器（MMC）是一种高压直流输电（HVDC）技术，用于将电力从交流电网输送到远距离的地点。它由多个模块组成，每个模块都有自己的电压源和开关装置。MMC利用电容器和开关器件来产生多个电平的电压波