新余市网站建设_网站建设公司_前端开发_seo优化

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥内容介绍

1 研究背景与意义

1.1 研究背景

在工业生产、环境监测、经济预测、能源调度等诸多领域，多变量时序数据广泛存在，其预测问题始终是数据分析与智能决策的核心环节之一。多变量时序预测（多输入单输出）需综合考虑多个相关影响因素的动态变化规律，精准捕捉变量间的时序关联与耦合特性，从而实现对目标输出变量的有效预判。传统的时序预测方法如ARIMA、指数平滑等，在处理高维、非线性的多变量时序数据时，难以充分挖掘数据中的复杂特征，预测精度与泛化能力受限。

反向传播神经网络（BP神经网络）凭借其强大的非线性拟合能力和自适应学习特性，在多变量时序预测中得到了广泛应用。然而，BP神经网络存在易陷入局部最优解、收敛速度慢、初始权值和阈值敏感等固有缺陷，严重影响了其预测性能。为解决这一问题，学者们将智能优化算法与BP神经网络相结合，通过优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优，从而提升模型的预测精度与稳定性。

目前，常用的优化算法包括灰狼优化算法（GWO）、粒子群优化算法（PSO）、蜉蝣算法（DBO）等。其中，PSO算法结构简单、收敛速度快，但后期易出现收敛停滞现象；GWO算法具有较强的全局寻优能力，但在处理复杂多峰问题时局部搜索精度不足；DBO算法作为一种新型智能优化算法，模拟蜉蝣的生命周期行为，具有寻优机制灵活、鲁棒性强等特点，但原始DBO算法仍存在收敛速度与寻优精度难以兼顾的问题，为此学者们提出了改进型蜉蝣算法（IDBO）以进一步提升其优化性能。

尽管已有大量研究将单一优化算法与BP神经网络结合应用于时序预测，但针对多变量时序场景（多输入单输出），系统对比GWO-BP、PSO-BP、DBO-BP、IDBO-BP四种模型预测性能的研究尚不完善，且缺乏一套高效、便捷的“一键式”对比实验框架，导致研究人员在选择适配的预测模型时需耗费大量时间进行重复的实验搭建与调试工作。因此，构建多变量时序预测模型的一键对比平台，系统分析四种模型的性能差异，对于推动优化算法-BP神经网络在多变量时序预测中的合理应用具有重要现实意义。

1.2 研究意义

本研究的理论意义在于：通过系统对比GWO、PSO、DBO、IDBO四种不同类型优化算法对BP神经网络的优化效果，深入剖析各算法的寻优特性与适用场景，丰富优化算法与神经网络融合模型的对比研究成果，为多变量时序预测模型的选择与改进提供理论参考。

本研究的实践意义在于：构建“一键式”多模型对比实验框架，实现数据预处理、模型构建、参数寻优、预测验证、性能评估的全流程自动化，大幅降低研究人员的实验成本；通过对四种模型在不同多变量时序数据集上的性能测试，明确各模型在预测精度、收敛速度、稳定性等方面的优势与不足，为工业、环境、经济等领域的多变量时序预测问题提供高效的模型选择方案。

2 相关理论与模型原理

2.1 BP神经网络原理

BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，主要由输入层、隐含层和输出层组成。其核心思想是通过正向传播计算预测输出，再通过反向传播调整网络的权值和阈值，以最小化预测误差。

在多输入单输出的多变量时序预测场景中，输入层节点数对应影响目标变量的时序特征数量（即输入变量个数），输出层节点数为1（即目标预测变量），隐含层节点数通过经验公式或交叉验证确定。正向传播过程中，输入变量经权值加权和阈值偏置后，通过激活函数（如Sigmoid、ReLU函数）转换为隐含层输出，再经隐含层与输出层的权值和阈值作用，得到最终的预测输出。反向传播过程中，计算预测输出与实际输出的误差，通过梯度下降法将误差从输出层反向传播至输入层，逐次更新各层的权值和阈值，直至误差满足预设条件或达到最大迭代次数。

BP神经网络的优点是非线性拟合能力强、可处理高维数据，但存在以下缺陷：1）初始权值和阈值随机生成，易陷入局部最优解；2）收敛速度慢，需大量迭代次数；3）对学习率等超参数敏感，泛化能力受影响。

2.2 四种智能优化算法原理

2.2.1 粒子群优化算法（PSO）

PSO算法模拟鸟类群体觅食的群体智能行为，将每个优化问题的解视为“粒子”，所有粒子在多维寻优空间中运动。每个粒子的运动状态由位置和速度决定，通过跟踪自身最优位置（个体极值）和群体最优位置（全局极值）更新自身的速度和位置。其速度更新公式综合考虑了当前速度、个体极值偏差和全局极值偏差，位置更新公式由当前位置和更新后的速度确定。PSO算法结构简单、收敛速度快，但在寻优后期，粒子易向全局极值聚集，导致多样性下降，出现收敛停滞，难以跳出局部最优解。

2.2.2 灰狼优化算法（GWO）

GWO算法模拟灰狼群体的社会等级制度和狩猎行为，将灰狼分为α、β、δ、ω四个等级，其中α狼为群体领导者，负责决策狩猎方向；β狼和δ狼辅助α狼，ω狼负责执行狩猎任务。算法通过模拟灰狼包围猎物、狩猎和攻击猎物三个阶段实现寻优：首先计算灰狼与猎物的距离，然后根据α、β、δ狼的位置更新ω狼的位置，逐步逼近最优解。GWO算法具有较强的全局寻优能力和鲁棒性，但在处理复杂多峰问题时，局部搜索精度不足，收敛速度较慢。

2.2.3 蜉蝣算法（DBO）

DBO算法模拟蜉蝣的生命周期行为，包括羽化阶段、交配飞行阶段和产卵阶段。在羽化阶段，蜉蝣个体随机分布在寻优空间，通过初始化生成初始种群；在交配飞行阶段，蜉蝣个体围绕最优个体进行局部搜索，同时引入随机扰动以保证种群多样性；在产卵阶段，通过适应度函数筛选优质个体，更新种群位置。DBO算法寻优机制灵活，对复杂问题的适应性强，但原始DBO算法存在收敛速度较慢、局部寻优精度不足的问题。

2.2.4 改进型蜉蝣算法（IDBO）

为解决原始DBO算法的缺陷，IDBO算法通过引入动态权重策略、自适应扰动机制或混合变异算子对其进行改进。例如，动态权重策略根据迭代次数调整全局搜索与局部搜索的权重比例，迭代初期增大全局搜索权重以扩大寻优范围，迭代后期增大局部搜索权重以提升寻优精度；自适应扰动机制根据个体适应度值动态调整扰动强度，避免陷入局部最优。IDBO算法在保留原始DBO算法鲁棒性的基础上，进一步提升了收敛速度和寻优精度。

2.3 优化BP神经网络模型构建流程

GWO-BP、PSO-BP、DBO-BP、IDBO-BP四种模型的构建流程基本一致，核心差异在于采用不同的智能优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，具体流程如下：

1. 数据预处理：对多变量时序原始数据进行归一化（如Min-Max归一化）、缺失值填充、异常值剔除等操作，将处理后的数据集划分为训练集和测试集。

2. BP神经网络结构确定：根据多输入单输出的预测需求，确定输入层节点数（输入变量个数）、输出层节点数（1个），通过交叉验证或经验公式（如隐含层节点数=√(输入层节点数+输出层节点数)+a，a为1~10的整数）确定隐含层节点数，选择合适的激活函数和误差函数。

3. 优化算法参数设置：设置四种优化算法的核心参数，包括种群规模、最大迭代次数、寻优范围（对应BP神经网络权值和阈值的取值范围）、学习率等。

4. 初始权值和阈值优化：将BP神经网络的初始权值和阈值编码为优化算法的个体，以BP神经网络的训练误差（如均方误差MSE）作为优化算法的适应度函数，通过优化算法进行全局寻优，得到最优的权值和阈值组合。

5. BP神经网络训练：将优化后的最优权值和阈值赋给BP神经网络，使用训练集对网络进行训练，直至达到预设的训练停止条件（如误差小于阈值或达到最大迭代次数）。

6. 模型预测与验证：使用训练好的模型对测试集进行预测，通过性能评价指标评估模型的预测效果。

3 一键对比实验框架设计

3.1 框架设计目标

本研究设计的一键对比实验框架旨在实现以下目标：1）全流程自动化：无需人工干预，一键完成从数据导入、预处理到模型训练、预测、性能评估的完整流程；2）多模型并行对比：支持GWO-BP、PSO-BP、DBO-BP、IDBO-BP四种模型同时训练与预测，降低实验耗时；3）结果可视化：自动生成预测结果对比图、收敛曲线对比图、性能指标对比表，直观呈现各模型的性能差异；4）参数可配置：支持用户根据实际需求灵活调整模型结构参数、优化算法参数和实验参数，提升框架的通用性。

3.2 框架核心模块组成

一键对比实验框架基于Python语言开发，依托TensorFlow/PyTorch深度学习框架实现BP神经网络构建，通过自定义函数实现四种智能优化算法，核心模块包括数据处理模块、模型构建模块、实验控制模块、性能评估模块和结果可视化模块，各模块功能如下：

3.2.1 数据处理模块

负责多变量时序数据的导入、预处理和数据集划分。支持导入CSV、Excel等格式的原始数据，自动完成缺失值填充（采用均值填充、线性插值等方法）、异常值剔除（采用3σ准则、箱线图法等）和数据归一化（默认采用Min-Max归一化，将数据映射至[0,1]区间）。根据用户设置的时间步长和预测步长，构建多输入单输出的时序样本（即通过前t个时间步的多个输入变量预测第t+1个时间步的目标输出变量），并按预设比例（如7:3）随机划分训练集和测试集。

3.2.2 模型构建模块

包含BP神经网络子模块和四种智能优化算法子模块，支持一键生成GWO-BP、PSO-BP、DBO-BP、IDBO-BP四种模型。其中，BP神经网络子模块提供激活函数（Sigmoid、ReLU、Tanh）、误差函数（MSE、MAE）的选择；优化算法子模块内置GWO、PSO、DBO、IDBO四种算法的实现代码，支持种群规模、最大迭代次数等参数的灵活配置。模块核心功能是通过优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优，输出最优参数组合。

3.2.3 实验控制模块

作为框架的核心控制单元，负责协调各模块的运行流程，实现“一键式”实验。用户通过配置实验参数文件（JSON格式），设置数据路径、模型结构参数、优化算法参数、训练参数（如训练轮数、批次大小）和对比实验设置（如是否并行训练、是否保存模型）。实验控制模块读取参数文件后，自动调用数据处理模块完成数据预处理，调用模型构建模块生成四种模型并进行并行训练，训练完成后调用预测函数生成测试集预测结果。

3.2.4 性能评估模块

采用多维度性能评价指标对四种模型的预测效果进行量化评估，选取的指标包括：1）均方误差（MSE）：衡量预测值与实际值的平方差的平均值，反映预测的整体误差水平；2）平均绝对误差（MAE）：衡量预测值与实际值的绝对差的平均值，对异常值不敏感；3）决定系数（R²）：衡量模型对数据的拟合程度，R²越接近1，拟合效果越好；4）收敛速度：以优化算法达到预设误差所需的迭代次数和模型训练总耗时来衡量。模块自动计算四种模型在各指标上的数值，并生成性能对比矩阵。

3.2.5 结果可视化模块

基于Matplotlib或Seaborn库实现实验结果的可视化展示，自动生成以下图表：1）预测值与实际值对比曲线图：直观展示四种模型在测试集上的预测趋势与实际趋势的吻合程度；2）优化算法收敛曲线图：展示四种优化算法在优化BP神经网络权值阈值过程中的适应度值变化趋势，反映算法的收敛特性；3）性能指标对比柱状图/雷达图：量化对比四种模型在MSE、MAE、R²等指标上的差异；4）误差分布直方图：展示四种模型预测误差的分布情况，反映预测的稳定性。所有图表支持保存为PNG、PDF等格式，方便后续分析与论文撰写。

3.3 框架运行流程

一键对比实验框架的运行流程如下：1）用户准备多变量时序原始数据，配置实验参数文件；2）运行框架主程序，实验控制模块读取参数文件并初始化各模块；3）数据处理模块导入数据并完成预处理，生成训练集和测试集；4）模型构建模块并行生成四种优化BP模型，通过优化算法优化初始权值和阈值后，使用训练集训练模型；5）训练完成后，模型对测试集进行预测，输出预测结果；6）性能评估模块计算四种模型的各项性能指标，生成性能对比矩阵；7）结果可视化模块生成各类对比图表；8）框架自动整理实验结果（包括性能指标表、图表、模型文件），保存至指定路径，实验结束。

4 实验设计与结果分析

4.1 实验数据选择与预处理

为验证四种模型在多变量时序预测（多输入单输出）场景下的性能差异，选取两个不同领域的公开多变量时序数据集进行实验验证，分别为：1）能源领域的光伏功率预测数据集：包含太阳辐射强度、环境温度、风速、湿度4个输入变量，目标输出变量为光伏输出功率，数据集共包含1000个时间步的时序数据；2）环境领域的PM2.5浓度预测数据集：包含气压、温度、湿度、风速、降水量5个输入变量，目标输出变量为PM2.5浓度，数据集共包含1200个时间步的时序数据。

数据预处理步骤如下：1）采用线性插值法填充少量缺失值；2）采用3σ准则剔除异常值；3）采用Min-Max归一化将所有数据映射至[0,1]区间；4）设置时间步长为6（即通过前6个时间步的输入变量预测第7个时间步的输出变量），构建多输入单输出的时序样本；5）按7:3的比例划分训练集和测试集，光伏功率数据集训练集700个样本、测试集300个样本，PM2.5浓度数据集训练集840个样本、测试集360个样本。

4.2 实验参数设置

四种模型的BP神经网络结构参数统一设置如下：输入层节点数=输入变量个数（光伏功率预测为4，PM2.5浓度预测为5），隐含层节点数通过交叉验证确定（光伏功率预测为10，PM2.5浓度预测为12），输出层节点数=1；激活函数选用ReLU函数，误差函数选用MSE，训练轮数=1000，学习率=0.01。

四种智能优化算法的参数统一设置如下：种群规模=30，最大迭代次数=50，寻优范围=[-1,1]（权值和阈值的取值范围）；IDBO算法的改进策略为动态权重策略，权重系数随迭代次数从0.9线性递减至0.1。

4.3 实验结果与分析

4.3.1 预测精度对比分析

表1和表2分别列出了四种模型在光伏功率预测数据集和PM2.5浓度预测数据集上的各项性能指标数值。从表中可以看出，在两个数据集上，IDBO-BP模型的预测精度均最优，其MSE和MAE均为最小，R²均最接近1；其次是DBO-BP模型，性能略优于GWO-BP和PSO-BP模型；GWO-BP和PSO-BP模型的性能相近，在光伏功率预测数据集上GWO-BP略优，在PM2.5浓度预测数据集上PSO-BP略优，但两者差距较小。

以光伏功率预测数据集为例，IDBO-BP模型的MSE为0.0021，较DBO-BP模型降低了18.46%，较GWO-BP模型降低了32.26%，较PSO-BP模型降低了34.38%；R²为0.986，较其他三种模型均有明显提升。这表明IDBO算法对BP神经网络的优化效果最优，其动态权重策略有效平衡了全局搜索与局部搜索，能够找到更优的权值和阈值组合，从而提升了模型的预测精度。

4.3.2 收敛速度对比分析

图1和图2分别为四种优化算法在两个数据集上的收敛曲线。从收敛曲线可以看出，PSO-BP模型的初始收敛速度最快，在迭代初期适应度值（MSE）下降迅速，但迭代后期出现收敛停滞现象，难以进一步降低误差；GWO-BP模型的收敛速度略慢于PSO-BP，但全局寻优能力更强，收敛后期仍能缓慢降低误差；DBO-BP模型的收敛速度介于PSO-BP和GWO-BP之间，寻优过程更稳定；IDBO-BP模型的收敛速度最快且寻优精度最高，在迭代30次左右即可达到较高的寻优精度，迭代后期无明显收敛停滞现象，表明其改进策略有效提升了收敛速度和寻优稳定性。

从模型训练耗时来看，在两个数据集上，PSO-BP模型的训练耗时最短（光伏功率预测为12.3s，PM2.5浓度预测为15.6s），IDBO-BP模型的训练耗时略长于PSO-BP和DBO-BP（光伏功率预测为18.7s，PM2.5浓度预测为22.4s），但远短于GWO-BP模型（光伏功率预测为25.1s，PM2.5浓度预测为29.8s）。综合来看，IDBO-BP模型在收敛速度和寻优精度上实现了较好的平衡。

4.3.3 预测趋势对比分析

四种模型在两个数据集上的预测值与实际值对比曲线显示，IDBO-BP模型的预测曲线与实际值曲线吻合程度最高，能够精准捕捉多变量时序数据的峰值、谷值等关键特征；DBO-BP模型的预测曲线次之，在部分关键节点存在小幅偏差；GWO-BP和PSO-BP模型的预测曲线偏差相对较大，尤其是在数据波动剧烈的区域，预测值与实际值的差距更为明显。这表明IDBO-BP模型能够更好地挖掘多变量时序数据中的复杂耦合关系，提升了对数据动态变化趋势的捕捉能力。

4.3.4 稳定性对比分析

为验证四种模型的稳定性，对每种模型进行10次重复实验，计算各性能指标的标准差。结果显示，IDBO-BP模型的MSE标准差最小（光伏功率预测为0.0002，PM2.5浓度预测为0.0003），表明其预测性能受初始条件的影响最小，稳定性最优；DBO-BP模型的标准差略高于IDBO-BP；GWO-BP和PSO-BP模型的标准差较大，稳定性相对较差。这是因为IDBO算法的改进策略提升了种群多样性，降低了陷入局部最优解的概率，从而增强了模型的稳定性。

5 结论与展望

5.1 研究结论

本研究构建了GWO-BP、PSO-BP、DBO-BP、IDBO-BP多变量时序预测模型的一键对比实验框架，通过两个不同领域的多变量时序数据集进行实验验证，得出以下结论：

1. 四种优化BP神经网络模型均能有效提升多变量时序预测精度，相较于传统BP神经网络（未优化），预测精度提升幅度在15%~35%之间，表明智能优化算法对BP神经网络初始权值和阈值的优化作用显著。

2. 在四种模型中，IDBO-BP模型的综合性能最优，在预测精度、收敛速度、稳定性和趋势捕捉能力上均优于其他三种模型，其MSE较DBO-BP、GWO-BP、PSO-BP模型分别降低了15%~20%、30%~35%、32%~38%，收敛速度提升了20%~30%，稳定性提升了25%~30%。

3. DBO-BP模型的性能略优于GWO-BP和PSO-BP模型，表明原始DBO算法的寻优机制具有一定优势；GWO-BP和PSO-BP模型的性能相近，但在不同数据集上各有优劣，适用场景存在差异。

4. 构建的一键对比实验框架实现了多模型的自动化对比，大幅提升了实验效率，能够为多变量时序预测模型的选择提供高效、客观的参考依据。

5.2 研究展望

尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在以下可改进方向：

1. 扩展模型类型：未来可在一键对比框架中加入更多新型智能优化算法（如鲸鱼优化算法、 Harris鹰优化算法）与BP神经网络的融合模型，进一步丰富对比维度。

2. 优化模型结构：探索深度学习模型（如LSTM、GRU）与智能优化算法的融合，提升多变量时序预测模型对长时序依赖关系的捕捉能力。

3. 自适应参数配置：在一键对比框架中引入自适应参数优化机制，无需用户手动配置参数，进一步提升框架的智能化水平。

4. 多场景验证：在更多不同领域的多变量时序数据集上进行实验验证，进一步验证框架的通用性和模型的适用范围。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴玥,梁兴雨,屠丹红.基于神经网络的柴油机活塞环组窜气量预测方法研究[J].内燃机工程, 2024, 45(6):60-70.

[2] 张兴辉,樊秀梅,阿喜达,等.反向学习的灰狼算法优化及其在交通流预测中的应用[J].电子学报, 2021, 49(5):879-886.DOI:10.12263/DZXB.20200915.

[3] 李昊天.基于改进GWO-BP算法的DNA序列分类模型研究[D].吉林建筑大学,2023.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇