LSTM-KAN模型结合了LSTM和注意力机制的特点。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入记忆单元和门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失或梯度爆炸问题，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。而注意力机制则能够模拟人类在处理信息时的注意力分配过程，通过为不同时间步的输入数据分配不同的权重，突出重要信息对预测结果的影响。

本文针对二分之一车辆悬架系统，构建半车模型并开展B级路面激励下的动态响应研究。以前后轮路面激励为输入，通过仿真分析质心垂向加速度、俯仰角加速度及悬架动行程等关键性能指标，揭示悬架参数对车辆平顺性的影响规律。研究结果可为悬架系统优化设计提供理论依据，同时为整车动力学性能评估提供参考。

规划阶段接纳能力：在满足电压、线路载流、谐波等约束下，配电网允许接入的最大EV容量，需通过N-1校验、潮流计算等验证。运行阶段消纳能力：考虑调峰能力、负荷跟踪等动态约束，评估实际可消纳的EV充电功率。

配电网故障重构是保障供电可靠性的关键技术，其核心是通过调整开关状态实现故障隔离与非故障区域供电恢复。针对传统方法易陷入局部最优、难以处理多约束等问题，本文以IEEE33节点系统为研究对象，提出基于遗传算法的故障重构模型。该模型通过二进制编码映射开关状态，采用多目标加权适应度函数（最小化停电负荷与网损），结合辐射状拓扑校验与潮流约束，实现全局优化求解。仿真结果表明，在单故障与多故障场景下，该算法较传

双侧电源系统指由两个不同上级变电站供电的电网结构，常见于辐射形或环形电网，可显著提升供电可靠性（如A+、A、B类供电区域）。双方向电源供电：线路两侧均配置断路器和保护装置，故障时可快速切除故障段，避免非故障设备受影响。故障处理高效性：两侧保护装置需协同动作，确保故障点去游离时间充足，并解决重合闸的同期问题。系统复杂性：双向电流流动特性增加了保护配置难度，需考虑过渡电阻、系统振荡等特殊场景。

基于元模型的优化算法是一种基于历史数据来驱动样本点的加入从而逼近局部或全局最优解的优化机制，能够改善传统启发式智能算法需要繁复数值模拟的缺陷，目前在飞行器设计等航空航天领域的应用[20]最为广泛，在电力系统方面也有初步的应用。提出基于 Kriging 元模型的博弈均衡算法，在求解过程中建立 Kriging 元模型替代 VPP 内部的能量管理模型，利用粒子群优化算法搜索优异采样点，更新修正 Krig

IMU的误差模型采用一阶马尔科夫噪声模型，将加速度计和陀螺仪噪声建立为高斯白噪声和Guass-Markov噪声。结论：UWB-IMU组合定位导航效果，比之单一的导航，效果很明显，尤其是当UWB布局上无法解决垂直空间分辨率低时，融合算法效果明显。目前使用实际数据，效果亦能控制在0.5m以内，定位精度还可以提升，已证明该滤波方法可靠有效。

此外，我们的研究还具有一定的创新性，为推动低碳经济发展提供了新的思路和方法。通过优化电解槽的变载启停特性和其他能源设施的运行，可以实现最小化碳排放的目标，使企业在碳交易中获得更大的经济收益。1. 基于电解槽特性的调度模型：该模型将考虑电解槽的变载启停特性，将其与其他能源设施的运行进行整合，建立一个综合的能源调度模型。研究该领域的目标是通过综合考虑电解槽的变载启停特性和阶梯式碳交易机制，优化能源系统

在复杂山地地形环境中，无人机三维路径规划面临着环境约束复杂、搜索空间维度高、轨迹平滑性难以保证、多性能指标协同优化困难等一系列关键技术挑战。为有效解决上述问题，本文提出一种基于球坐标参数化与多智能优化算法融合的无人机路径规划方法。该方法首先构建包含真实地形高程场、圆柱形威胁区域、安全飞行高度区间以及航迹平滑约束的三维飞行环境模型；其次采用球坐标分段链式参数化方式对无人机飞行航迹进行紧凑化表达，将传

遗传算法和模拟退火在翼型升阻比优化中各具优势：GA通过种群多样性实现全局搜索，SA通过温度控制避免局部最优。结合神经网络作为代理模型，可大幅降低计算成本；而无导数算法则提供高效的优化框架。未来研究将趋向多算法融合、多目标权衡及工程实用化，为飞行器、风力机等复杂系统的气动设计提供更优解决方案。📚2 运行结果部分代码：clear;clc;hold on;end🎉3参考文献。