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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信? ? ? ?無(wú)線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)?

?? 內(nèi)容介紹

時(shí)間序列預(yù)測(cè)在許多領(lǐng)域中都具有重要的應(yīng)用價(jià)值。為了提高時(shí)間序列預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，研究人員一直在探索新的方法和技術(shù)。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）是兩種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，并在訓(xùn)練過(guò)程中逐漸提高模型的性能。最小二乘支持向量機(jī)則是一種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它能夠有效地處理非線性問(wèn)題。

結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)的方法，在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中取得了顯著的成果。首先，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取時(shí)間序列中的時(shí)空特征，從而更好地捕捉序列中的模式和規(guī)律。其次，最小二乘支持向量機(jī)能夠?qū)矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和調(diào)整，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

在實(shí)際應(yīng)用中，CNN-LSSVM方法已經(jīng)成功應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)中。例如，股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)、氣象數(shù)據(jù)分析、交通流量預(yù)測(cè)等。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，CNN-LSSVM能夠?qū)ξ磥?lái)的時(shí)間序列進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，為決策提供重要的參考依據(jù)。

總之，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法具有很大的潛力和應(yīng)用前景。通過(guò)充分利用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，我們可以更好地理解和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中的規(guī)律和趨勢(shì)，為各個(gè)領(lǐng)域的決策和規(guī)劃提供有力支持。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開(kāi)啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

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?? 參考文獻(xiàn)

[1] 李?lèi)偳?基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)的軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用研究[D].青島科技大學(xué),2007.DOI:10.7666/d.y1193267.

[2] 時(shí)浩,肖海平,劉彥鵬.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最小二乘支持向量機(jī)的灰熔點(diǎn)預(yù)測(cè)和對(duì)比[J].發(fā)電技術(shù), 2022(001):043.DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.20003.

[3] 徐達(dá),武新星,胡俊彪,等.最小二乘支持向量機(jī)回歸預(yù)測(cè)模型研究與實(shí)現(xiàn)[C]//全國(guó)先進(jìn)制造技術(shù)高層論壇暨制造業(yè)自動(dòng)化與信息化技術(shù)研討會(huì).2009.DOI:ConferenceArticle/5aa03808c095d722206a896f.

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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合