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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)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(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

本文將介紹一種新的數(shù)據(jù)分類方法，即基于麻雀算法優(yōu)化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SSA-ELMAN實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類研究。該方法是在傳統(tǒng)的ELMAN分類基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，通過引入麻雀算法進(jìn)行優(yōu)化，從而提高了分類準(zhǔn)確率。

首先，我們來了解一下ELMAN分類。ELMAN分類是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來預(yù)測未來數(shù)據(jù)。ELMAN分類的主要思想是將當(dāng)前輸入與上一時(shí)刻的輸出結(jié)合起來，通過不斷迭代來逐步提高分類準(zhǔn)確率。然而，ELMAN分類也存在一些問題，比如容易陷入局部最優(yōu)解，分類準(zhǔn)確率不穩(wěn)定等。

為了解決這些問題，我們引入了麻雀算法進(jìn)行優(yōu)化。麻雀算法是一種模擬麻雀群體行為的算法，其主要思想是通過模擬鳥群的覓食行為，來優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。麻雀算法具有收斂速度快、全局搜索能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可以有效地解決ELMAN分類存在的問題。

在本研究中，我們將麻雀算法應(yīng)用于ELMAN分類中，形成了SSA-ELMAN方法。該方法首先通過麻雀算法優(yōu)化ELMAN分類的參數(shù)，然后利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SSA-ELMAN方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確率均有所提高，且相比于傳統(tǒng)的ELMAN分類，其分類準(zhǔn)確率更加穩(wěn)定。

總之，基于麻雀算法優(yōu)化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SSA-ELMAN實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類是一種有效的方法，可以提高分類準(zhǔn)確率，解決傳統(tǒng)ELMAN分類存在的問題。未來，我們將進(jìn)一步改進(jìn)該方法，以適應(yīng)更廣泛的數(shù)據(jù)分類場景。

?? 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

?? 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] 睢婷宇,范媛媛,桑英軍,等.基于麻雀搜索算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法:202110865609[P][2023-11-23].

[2] 鄒定江,劉天羽,王勉,等.改進(jìn)麻雀算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J].上海電機(jī)學(xué)院學(xué)報(bào), 2022, 25(4):7.

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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、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)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(zhǔn)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(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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(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)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合