【塑料热压成型预测】鱼鹰算法优化支持向量机OOA-SVR塑料热压成型预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3978期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2024-02-25 19:58:03 首次发布
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【塑料热压成型预测】基于matlab鱼鹰算法优化支持向量机OOA-SVR塑料热压成型预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3978期】
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02-20 950
鱼鹰算法优化支持向量机OOA-SVR塑料热压成型预测（多输入单输出） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【SVR回归预测】基于鱼鹰算法优化支持向量机OOA-SVR的塑料热压成型预测（多输入单输出）附Matlab源码
qq_59747472的博客
02-13 1425
摘要塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等行业的制造工艺。准确预测热压成型过程中材料的厚度至关重要，因为它直接影响产品的质量和性能。本文提出了一种基于鱼鹰算法优化支持向量机（OOA-SVR）的多输入单输出（MISO）回归模型，用于预测塑料热压成型的厚度。鱼鹰算法是一种受鱼鹰捕食行为启发的元启发式算法，具有良好的全局搜索能力和快速收敛速度。通过优化 OOA-SVR 的超参数，该模型可以有效地学习输入变量和厚度之间的非线性关系。实验结果表明，所提出的模型在预测塑料热压成型厚度方面具有较高的精度和泛化能力。
OOA-SVR回归预测|基于鱼鹰算法优化支持向量机的塑料热压成型预测（多输入单输出）附Matlab源码
m0_60703264的博客
02-13 1800
摘要塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等行业的制造工艺。准确预测热压成型过程中材料的厚度至关重要，因为它直接影响产品的质量和性能。本文提出了一种基于鱼鹰算法优化支持向量机（OOA-SVR）的多输入单输出（MISO）回归模型，用于预测塑料热压成型的厚度。鱼鹰算法是一种受鱼鹰捕食行为启发的元启发式算法，具有良好的全局搜索能力和快速收敛速度。通过优化 OOA-SVR 的超参数，该模型可以有效地学习输入变量和厚度之间的非线性关系。实验结果表明，所提出的模型在预测塑料热压成型厚度方面具有较高的精度和泛化能力。
【塑料热压成型预测】鱼鹰算法优化支持向量机OOA-SVR塑料热压成型预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3978期】.zip
02-07
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
Origin、MATLAB、Python 用于科研作图，哪个最好？
分享Python、数据分析、人工智能前沿知识
07-06 676
matplotlib是Python中最底层的绘图库，它支持二维、三维、交互式等各种图表，而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节，定制化程度非常高，很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的，或者是matplotlib的拓展，比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等，它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。另外，matplotlib有一个示例集，里面有各式各样的专业图表，有的只需要换换数据就能为自己所用。
计算三维空间中AOA定位的 CRLB（Cramér–Rao 下界，克拉美罗下界）公式与MATLAB例程
MATLAB卡尔曼的博客
07-05 174
摘要：本文介绍了三维空间中基于AOA（到达角度）测量的目标定位CRLB（Cramér–Rao下界）计算方法。通过定义目标位置向量、传感器位置和AOA测量角度（方位角与俯仰角），推导了方向向量和雅可比矩阵的表达式，并构建Fisher信息矩阵计算CRLB。提供了MATLAB例程实现该算法，包括参数设置、CRLB计算和可视化（3σ误差椭球）。实验结果表明，当目标位置偏离传感器阵列时，定位误差显著增大。该方法适用于评估AOA定位系统的理论性能极限，为导航与定位算法设计提供参考。
使用mlapp制作可执行软件
qq_35674954的博客
07-05 268
（4）点击 “Save Project”，保存为一个 .prj 文件（例如 MyApp.prj）。拖拽之后可以调整控件位置和属性，系统会在代码自动添加组件代码，可以对组件进行重命名。利用matlab compiler工具箱将.mlapp打包成.exe可执行文件。设置 Application name（可执行文件名）。添加依赖文件（图像、模型、.mat 数据等）。选中组件，右键添加回调函数，在代码中写逻辑。（1）打开matlab命令窗口，输入。一，打开App Designer。三，设计UI（推拽式）
2025最新智能优化算法：沙狐优化（Rüppell‘s Fox Optimizer，RFO）算法求解23个经典函数测试集，完整MATLAB代码
IT猿手
07-05 945
沙狐优化算法(RFO)是一种新型元启发式优化算法，模拟Rüppell狐的多感官觅食行为。该算法通过视觉、听觉和嗅觉的综合模拟实现动态平衡的全局搜索与局部优化，白天以视觉为主、夜间以听觉主导，辅以嗅觉定位和群体协作机制。RFO具有结构简单、搜索能力强、适应性好等特点，在复杂优化问题中表现优异。实验结果表明，该算法能有效避免局部最优，收敛速度快，适用于多种优化场景。
【MATLAB例程】【test】AOA与TDOA混合定位例程，自适应基站数量，二维，可调节锚点数量
MATLAB卡尔曼的博客
07-08 38
本项目模拟在二维空间中，利用多个已知位置的锚点（基站），对一个目标点的位置进行联合估计。AOA（Angle of Arrival）定位TDOA（Time Difference of Arrival）定位AOA + TDOA 融合定位（Least Squares优化）程序通过模拟真实环境下测量误差（角度误差与时间误差），生成测量数据，并基于最小二乘法进行定位计算，最后输出三种算法的估计坐标与误差大小。
Matlab实现特征选择算法中Relief-F算法
guygg88的博客
07-07 141
特征选择算法中Relief-F算法使用Matlab的实现GetRandSamples.m , 1719 ReliefF.m , 1034 Untitled.m , 1238 data.txt , 23637 dataregress.m , 210
MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建
leo__520的博客
07-08 186
该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多。
基于matlab的二连杆机械臂PD控制的仿真
bubiyoushang888的博客
07-05 139
。。
【Simulink】simscape封装零件
微小冷的学习笔记
07-07 552
本文介绍了在Matlab Simscape中建立简单连杆模型的步骤。首先使用smnew命令创建多体模型模板，通过添加Brick Solid、Rigid Transform等模块构建基础结构。然后讲解了参数设置方法，包括尺寸、密度和颜色等属性。文章重点演示了如何将多个模块封装为子系统，并设置自定义参数界面，最后通过调整参数生成了一个长棍子模型。该教程为Simscape多体建模的入门操作，展示了从模块搭建到参数化设计的基本流程。
MATLAB/Simulink电机控制仿真代做 同步异步永磁直驱磁阻双馈无刷
matlabgoodboy的博客
07-08 710
的建模与控制策略实现，支持代做服务的技术细节和代码示例。的系统性解决方案，涵盖。
永磁同步电机PMSM的无传感器位置控制
kaikaile1995的博客
07-07 271
Matlab永磁同步电机无传感器控制/我的仿真程序/slprj/modeladvisor/com_2emathworks_2eSimulink_2eUpgradeAdvisor_2eUpgradeAdvisor_/mysmo/model_diagnose_custom.html , 176208。Matlab永磁同步电机无传感器控制/我的仿真程序/slprj/sl_proj.tmw , 82。Matlab永磁同步电机无传感器控制/我的仿真程序/程序解释.doc , 24576。
基于OFDM系统频域导频的LS与MMSE信道估计算法的MATLAB仿真
weixin_45827640的博客
07-04 703
本文基于MIMO-OFDM无线通信系统，针对LS信道估计在低信噪比环境下的性能问题进行了分析和优化。主要工作包括：1) 调试并优化了《MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB》中的代码错误；2) 分析了LS估计对噪声敏感的问题，指出其在低SNR时会导致信道响应曲线随机波动；3) 提出了MMSE信道估计方法，利用信道统计特性降低噪声影响；4) 设计了完整的仿真流程，包括参数设置、导频生成、信道建模、均衡处理等模块。通过子载波插值和边界处理技术改善了信道估计精度
Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型回归预测对比，Matlab代码实现
最新发布
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-08 778
Transformer-BiGRU、Transformer、CNN-BiGRU、BiGRU、CNN五模型回归预测对比，Matlab代码实现
一、如何用MATLAB画一个三角形 代码
zhdy56789的博客
07-04 894
修改颜色：替换'r''b''g'为其他颜色（如'm'（品红）、（灰度）或 RGB 三元组（如[1,0.5,0]橙色）。添加标签text(0, 0, '顶点A');text(1, 0, '顶点B');text(0.5, 1, '顶点C');旋转三角形：修改顶点坐标（如旋转45°）：% 45度 R = [cos(theta), -sin(theta);% 旋转矩阵 rotated_pts = [x;y]' * R;% 应用旋转 x_rot = rotated_pts(:,1);
鱼鹰算法优化支持向量机OOA-SVR原理
02-21
鱼鹰算法优化支持向量机（OOA-SVR）是一种基于鱼鹰算法的支持向量机优化方法。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。 鱼鹰算法是一种基于自然界中鱼鹰捕食行为的优化算法。它模拟了鱼鹰在捕食过程中的搜索和追踪策略，通过不断调整搜索空间中的候选解来寻找最优解。 OOA-SVR方法将鱼鹰算法应用于支持向量机的优化过程中，以提高支持向量机的性能和精度。其原理如下： 1. 初始化种群：根据问题的特点和要求，初始化一定数量的鱼鹰个体作为初始种群。 2. 评估适应度：根据支持向量机的目标函数，计算每个个体的适应度值，评估其性能。 3. 更新位置：根据鱼鹰算法的搜索策略，通过调整个体的位置来更新种群。这里的位置表示支持向量机模型中的参数，如权重和偏置。 4. 更新速度：根据个体之间的位置差异和适应度值，更新个体的速度。速度的更新可以帮助个体更好地搜索最优解。 5. 选择操作：根据适应度值，选择一部分个体作为下一代的父代，用于产生新的个体。 6. 交叉和变异：通过交叉和变异操作，生成新的个体，并加入到下一代种群中。 7. 终止条件：根据预设的终止条件，判断是否满足停止迭代的条件。如果满足，则输出最优解；否则，返回第3步继续迭代。 通过以上步骤，OOA-SVR方法能够通过鱼鹰算法的优化策略，不断调整支持向量机模型的参数，以找到更优的分类或回归模型。
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