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资源列表
matlab NLS equation
- matlab解耦合非线性薛定谔方程组,考虑自相位调制、交叉相位调制与四波混频(Matlab solves the coupled nonlinear Schrodinger equations, considering self phase modulation, cross phase modulation and four wave mixing.)
SVM_Short-term-Load-Forecasting2
- 本文采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据,分析影响预测的各种因素,总结了负荷变化的规律性,对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正,对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响,而目前依然是基于经验的办法解决。对此,本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优,以测试集误差作为判决依据,实现模型参数的优化选择,使得预测精度有所提高。实际算例表明,本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。(this
AUV六自由度模型
- 简化的AUV的6自由度运动仿真程序,使用龙哥库塔法。(a simplified auv model,a matlab example)
锂电池退化GPR
- 高斯过程回归是一种基于贝叶斯原理的统计机器学习方法,将先验分布通过贝叶斯定理转化成后验分布,与其他没有采用贝叶斯技巧的预测方法而言,高斯过程最大的优点是能方便地推断出超参数,同时也能方便地给出预测值的置信区间(Gaussian Process Regression is a statistical machine learning method based on Bayesian principle. It transforms prior distribution into posterio
压缩感知和稀疏贝叶斯
- 基于贝叶斯理论的压缩感知算法,基于已有的先验知识,和信号的稀疏性,采用贝叶斯理论,对信号进行重构恢复。
粒子群算法演示1
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USAF Missile DATCOM
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路径规划避碰
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MFP_based_on_High_order_Statistics-master
- 浅层海洋环境由信源组成声源,海洋形成信道,和水听器阵列组成接收器。在这个传播模型中,信源,信道和接收信号这三者,通常能知二求一,具体应用诸如利用海洋环境参数和接收到的信号来定位声源,或者通过计算发射信号和接收信号之间的差异,反演海洋环境参数。 而在接收器方面,我们通过设置各向同性的水听器阵列。通过算法和处理器,我们便能量化模型,传统是处理器主要基于接收信号是高斯信号,而海洋中存在着大量的有色噪声。本课题的研究目的便是在前人的基础上,在海洋声层析成像的背景下,在信源与接收器阵列之间,引入信号的高阶
一些数据驱动的轴承故障诊断程序
- 一些数据驱动的轴承故障诊断程序,总结不容易,希望大家好好利用。
PSO-GRNN
- 粒子群算法优化广义回归神经网络的代码,具有很好的借鉴意义。(Particle swarm optimization (PSO) algorithm optimizes the code of generalized regression neural network, which has a good reference value.)
改进nsga2多目标优化
- 通过gamultiobj函数,实现基于nsga2的改进优化算法(An improved optimization algorithm based on NSGA2 is implemented by gamultiobj function)
