基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR = g1(1);NN1 = floor(g1(2))+1; if g1(3)<1/3 x1...
基于粒子群算法的网络最优节点部署优化matlab仿真
1.程序功能描述基于粒子群算法的网络最优节点部署优化,实现WSN网络的节点覆盖最大化。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 Numv = 2*(N); func = @(x)fobjs(x,Rmax,area); Vmin = zeros(Numv,1); Vmax = area(1...
基于PSO粒子群优化的配电网可靠性指标matlab仿真
1.程序功能描述 基于PSO粒子群优化的配电网可靠性指标matlab仿真，指标包括saifi, saidi, caidi, aens四个。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序```% 初始化种群并评估初始适应度% 初始化最佳成本记录数组ybest = zeros(Miter,1);for it...
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) PSO优化过程： PSO优化前后，模型训练对比： 数据预测对比： 误差回归对比： 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR ...
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的TSP问题求解matlab仿真
1.程序功能描述 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是组合优化领域的一个经典NP难问题，旨在寻找访问一系列城市并返回起点的最短路径。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解TSP问题中的应用。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序`...
基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化matlab仿真
1.课题概述基于粒子群算法的分布式电源配电网重构优化。通过Matlab仿真，对比优化前后 1.节点的电压值2.线路的损耗,这里计算网损3.负荷均衡度4.电压偏离5.线路的传输功率6.重构后和重构前开关变化状态 2.系统仿真结果 15.0000 + 0.0000i 14.9761 + 0.0002i 14.8564 + 0.0014i 14...
基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真
1.程序功能描述 基于粒子群优化算法的图象聚类识别。通过PSO优化方法，将数字图片的特征进行聚类，从而识别出数字0~9. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2017B版本运行 3.核心程序 global Nwidth; global Nwidth2; centerNum = 4; %聚类中心数 level ...
基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```LR = g1(1); numHiddenUnits1 = floor(g1(2))+1;%numHiddenUnits2 = floor(g1(3))+1;% layers = func_model2(Dim,numHiddenUni.....
基于PSO粒子群算法的三角形采集堆轨道优化matlab仿真
1.程序功能描述 假设一个收集轨道，上面有5个采集堆，这5个采集堆分别被看作一个420的矩阵（下面只有410），每个模块（比如：A31和A32的元素含量不同），为了达到采集物品数量和元素含量的要求（比如：需采集5吨和某元素单位质量在65与62之间），求出在每个4*20的矩阵中哪个模块被拿出可以达到要求并找出最优化的轨道？通过PSO优化算法找到最优的轨迹。 2.测试软件版本以及运行结果展示M...
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CVRP问题求解matlab仿真
1.程序功能描述 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是运筹学领域的一个经典问题，旨在寻找满足一系列送货或取货需求的最优车辆行驶路径。其中，带容量限制的车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）是最基础也是最常见的一个变种。本文将详细介绍基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法在求解CVRP问题中的应用。 ....
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