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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)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

船舶定位一直是海洋領(lǐng)域中的重要問題。隨著全球定位系統(tǒng)（GPS）和其他定位技術(shù)的發(fā)展，人們對(duì)船舶定位的要求也越來越高。在海上，船舶的位置信息對(duì)于航行安全、航線規(guī)劃和資源管理都至關(guān)重要。因此，如何準(zhǔn)確地確定船舶的位置成為了航海領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一。

在船舶定位中，粒子濾波算法是一種常用的技術(shù)。粒子濾波算法是一種基于貝葉斯濾波理論的非線性狀態(tài)估計(jì)方法，它通過一組隨機(jī)粒子來近似表示系統(tǒng)的后驗(yàn)概率分布，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的估計(jì)和預(yù)測(cè)。在船舶定位中，粒子濾波算法可以利用船舶的運(yùn)動(dòng)模型和觀測(cè)數(shù)據(jù)來實(shí)時(shí)更新船舶的位置信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶位置的精準(zhǔn)估計(jì)。

粒子濾波算法的核心思想是通過一組隨機(jī)采樣的粒子來表示系統(tǒng)的狀態(tài)空間，并根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)模型來不斷更新這些粒子的權(quán)重，從而逼近系統(tǒng)的后驗(yàn)概率分布。在船舶定位中，我們可以利用船舶的航跡數(shù)據(jù)和傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)來初始化粒子濾波算法，然后通過船舶的運(yùn)動(dòng)模型和傳感器數(shù)據(jù)來不斷更新粒子的狀態(tài)，最終得到船舶的位置估計(jì)值。

粒子濾波算法在船舶定位中具有許多優(yōu)勢(shì)。首先，它可以處理非線性系統(tǒng)和非高斯噪聲，適用于復(fù)雜的海洋環(huán)境。其次，粒子濾波算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶位置的實(shí)時(shí)估計(jì)，能夠滿足航海領(lǐng)域?qū)?shí)時(shí)性的要求。此外，粒子濾波算法還可以通過自適應(yīng)調(diào)整粒子數(shù)量和權(quán)重更新策略來提高定位精度，適用于不同精度要求的航海任務(wù)。

然而，粒子濾波算法在船舶定位中也面臨一些挑戰(zhàn)。首先，粒子數(shù)量的選擇對(duì)算法的性能有著重要影響，過少的粒子數(shù)量會(huì)導(dǎo)致估計(jì)精度不足，而過多的粒子數(shù)量會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度。其次，粒子濾波算法對(duì)船舶運(yùn)動(dòng)模型和觀測(cè)數(shù)據(jù)的要求較高，需要充分考慮船舶的運(yùn)動(dòng)特性和傳感器的性能。

綜合來看，粒子濾波算法在船舶定位中具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著海洋技術(shù)的不斷發(fā)展和航海需求的不斷增加，粒子濾波算法將成為船舶定位領(lǐng)域中的重要技術(shù)手段，為航海安全和航行效率的提升提供有力支持。相信隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，粒子濾波算法在船舶定位中的應(yīng)用將會(huì)得到進(jìn)一步的拓展和深化。

?? 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)

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

[1] 王化明,岳彩宇,陳林,等.隨機(jī)波浪下基于粒子濾波算法的船舶航向控制[J].浙江海洋大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2021, 40(2):8.

[2] 王化明岳彩宇陳林王恒家婁貞光.隨機(jī)波浪下基于粒子濾波算法的船舶航向控制[J].浙江海洋學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）, 2021, 040(002):148-155

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1 各類智能優(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、車間調(diào)度、發(fā)車優(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(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

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(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)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)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(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)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(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