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

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機 ? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）在圖像識別、語音處理和自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的成果。然而，對于數(shù)據(jù)回歸預(yù)測問題，CNN的應(yīng)用仍然面臨一些挑戰(zhàn)。為了提高CNN在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測中的性能，研究人員提出了一種基于鯨魚優(yōu)化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（WOA-CNN）。

WOA是一種基于仿生學(xué)的優(yōu)化算法，靈感來自于鯨魚的覓食行為。該算法通過模擬鯨魚的群體行為，以尋找最優(yōu)解。WOA-CNN將WOA算法與CNN相結(jié)合，通過優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，實現(xiàn)數(shù)據(jù)回歸預(yù)測算法的優(yōu)化。

WOA-CNN的優(yōu)勢在于它能夠自動調(diào)整CNN的參數(shù)，提高模型的性能。傳統(tǒng)的CNN需要手動選擇網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，這需要大量的經(jīng)驗和試錯。而WOA-CNN通過WOA算法自動搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和超參數(shù)，減少了人工干預(yù)的需求。

在實際應(yīng)用中，WOA-CNN已經(jīng)取得了一些令人矚目的成果。例如，在圖像回歸預(yù)測中，WOA-CNN能夠快速準確地預(yù)測圖像的像素值。此外，在金融領(lǐng)域的股價預(yù)測中，WOA-CNN也表現(xiàn)出了較高的預(yù)測精度。

然而，WOA-CNN也存在一些挑戰(zhàn)和改進空間。首先，WOA算法本身的收斂速度較慢，需要更多的迭代次數(shù)才能達到最優(yōu)解。其次，WOA-CNN對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理能力有限，需要進一步優(yōu)化算法的效率和穩(wěn)定性。此外，WOA-CNN在處理非線性數(shù)據(jù)回歸問題時的表現(xiàn)也有待改進。

綜上所述，基于鯨魚優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)WOA-CNN是一種有潛力的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測算法。它能夠自動調(diào)整CNN的參數(shù)，提高模型的性能。然而，WOA-CNN仍然需要進一步的研究和改進，以應(yīng)對挑戰(zhàn)和提高算法的效率和穩(wěn)定性。相信隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，WOA-CNN在數(shù)據(jù)回歸預(yù)測領(lǐng)域?qū)懈鼜V泛的應(yīng)用。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗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 );

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

[1] 陳立帆,張琳琳,宋輝,等.基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸電線路自然災(zāi)害事故預(yù)測[J].電網(wǎng)技術(shù), 2023.

[2] 王博文,王景升,王統(tǒng)一,等.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與門控循環(huán)單元的交通流預(yù)測模型[J].重慶大學(xué)學(xué)報, 2023.

[3] 白燕燕,曹軍,張福元,等.基于粒子群算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[J].內(nèi)蒙古大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版, 2019, 50(1):5.DOI:CNKI:SUN:NMGX.0.2019-01-031.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(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、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(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（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合