鹈鹕专题

粒子群优化算法PSO与鹈鹕优化算法(POA)求解无人机三维路径规划(MATLAB代码)

一、无人机路径规划模型介绍 二、算法介绍 close allclearclcdbstop if all errorwarning ('off')global modelmodel = CreateModel(); % 创建模型F='F1';[Xmin,Xmax,dim,fobj] = fun_info(F);%获取函数信息pop=100;%种群大小(可以自己修改

故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法

故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法 目录 故障诊断 | Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CNN实现电缆故障诊断算法分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现基于小波包结合鹈鹕算法优化卷积神经网络DWT-POA-CN

优化LSTM(鹈鹕POA-LSTM)

LSTM的核心是记忆单元(Memory Cell),其中包含了一个遗忘门(Forget Gate)、输入门(Input Gate)和输出门(Output Gate)。遗忘门决定了前一时刻记忆的保留程度,输入门决定了当前时刻输入的重要程度,输出门则控制了输出的内容。 POA-LSTM(鹈鹕优化长短期记忆网络)回归预测代码获取戳此处 LSTM的流程如下: 输入层接收序列数据,并通过

回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 1.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测(完整源码和数据) 2.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)

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回归预测 | Matlab基于POA-LSSVM鹈鹕算法算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测

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智能优化算法应用:基于鹈鹕算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用:基于鹈鹕算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于鹈鹕算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.鹈鹕算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码 摘要:本文主要介绍如何用鹈鹕算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 1.无线传感网

基于鹈鹕算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码

基于鹈鹕算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于鹈鹕算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于鹈鹕优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要:针对PNN神经网络的光滑因子选择问题,利用鹈鹕算法优化PNN神经网络的光滑因子的选择,并应用于变压器故障诊断。

基于鹈鹕优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码

基于鹈鹕优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码 文章目录 基于鹈鹕优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.鹈鹕优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 鹈鹕算法应用 4.测试结果:5.Matlab代码 摘要:本文主要介绍如何用鹈鹕算法优化BP神经网络,利用鸢尾花数据,做一个简单的讲解。 1.鸢尾花iris数据介绍

分类预测 | MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测

分类预测 | MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测 目录 分类预测 | MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测,多特征输入模型,运行环境Matlab2018b及以上; 2