matlab科研社-优快云博客

原创【雷达】基于扩展卡尔曼滤波的雷达目标跟踪融合研究附Matlab代码

一、引言在现代雷达系统中，目标跟踪是关键技术之一，广泛应用于军事、航空航天、交通监测等领域。然而，雷达目标的运动通常呈现非线性特性，且雷达测量数据往往包含噪声，同时多雷达系统下的信息融合需求也日益增长。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）通过对非线性系统进行线性化近似，将卡尔曼滤波的理论框架应用于非线性系统，为雷达目标跟踪提供了有效的解决方案。

2025-06-03 16:39:32 453

原创【无人机】使用贪婪梯度下降算法进行避障四旋翼路径规划的 Matlab 仿真

一、引言随着无人机技术的快速发展，四旋翼无人机因其结构简单、机动性强等特点，在航拍、物资投递、环境监测等领域得到广泛应用。然而，在复杂环境中飞行时，无人机面临着诸多障碍物的威胁，安全高效的路径规划是确保其顺利执行任务的关键。贪婪梯度下降算法通过在每一步选择使代价函数下降最快的方向，能够在局部范围内快速找到较优路径，适用于四旋翼无人机的实时避障路径规划。本文将详细介绍如何运用贪婪梯度下降算法实现四旋翼无人机的避障路径规划。二、四旋翼无人机运动模型2.1 动力学模型三、贪婪梯度下降算法原理。

2025-06-03 16:36:43 421

原创【微电网优化】考虑电解制氢设备多工况运行和时空需求响应的电-氢-热综合能源系统优化调度附Matlab代码

随着全球对清洁能源的需求不断增长，微电网作为实现能源高效利用和分布式能源整合的关键载体，受到广泛关注。电 - 氢 - 热综合能源系统能够实现电能、氢能和热能的协同互补，提高能源综合利用率。电解制氢设备的多工况运行特性，使其可根据能源供应和需求灵活调整制氢效率；时空需求响应则通过引导用户在不同时间和空间的能源消费行为，增强系统的灵活性和稳定性。考虑这两个因素的微电网优化调度，有助于提升综合能源系统的经济性、可靠性和环保性，对推动能源可持续发展具有重要意义。二、电 - 氢 - 热综合能源系统模型构建。

2025-06-03 16:33:23 525

原创【双层鲸鱼算法求解】基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型附Matlab代码

一、引言随着智能电网的发展，居民用电负荷的合理调度成为提高电力系统运行效率、降低用电成本的关键。居民负荷具有分散性、多样性和不确定性等特点，传统调度方法难以满足复杂场景下的优化需求。非合作博弈理论为居民负荷调度提供了新的思路，它考虑了各居民用户在追求自身利益最大化时的相互作用；而双层鲸鱼算法作为一种高效的智能优化算法，通过模拟鲸鱼独特的捕食行为，能够在复杂解空间中快速搜索到较优解。将双层鲸鱼算法应用于基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型，有望实现居民用电的高效、经济调度，提升电力系统整体性能。

2025-06-03 16:30:09 442

原创【核心复现】基于合作博弈的综合能源系统电-热-气协同优化运行策略附Matlab代码

在能源结构转型与低碳发展的大趋势下，综合能源系统（Integrated Energy System，IES）通过整合电力、热力、天然气等多种能源形式，实现能源的高效利用与协同互补。然而，电、热、气子系统之间存在复杂的耦合关系，且各利益主体目标存在差异，这给系统的协同优化运行带来挑战。基于合作博弈的优化策略，为解决综合能源系统电 - 热 - 气协同优化运行问题提供了新的思路和方法。一、综合能源系统电 - 热 - 气协同优化运行的必要性与挑战（一）必要性。

2025-06-03 16:26:37 495

原创【鲁棒】分布式港口-哈密顿系统(Port–Hamiltonian)鲁棒调控的李雅普诺夫方法附Matlab代码

一、引言港口 - 哈密顿（Port–Hamiltonian，PH）系统理论为复杂动态系统的建模与控制提供了统一的框架，能够有效描述系统的能量流动与存储特性。在分布式港口 - 哈密顿系统中，由于存在外部干扰、参数不确定性以及通信延迟等问题，系统的稳定性和性能会受到严重影响。李雅普诺夫方法作为分析系统稳定性的经典工具，通过构造合适的李雅普诺夫函数，结合系统动力学特性，可以设计出有效的鲁棒调控策略，确保系统在各种干扰和不确定因素下仍能稳定运行，实现预期的控制目标。

2025-06-03 11:34:34 631

原创【鲁棒目标定位】基于平方距离迭代重新加权最小二乘法的鲁棒目标定位附Matlab代码【传感器】

一、引言目标定位技术在无线传感器网络、机器人导航、智能交通等领域有着广泛的应用。然而，在实际环境中，测量数据往往会受到噪声干扰，甚至存在异常数据，这严重影响了目标定位的准确性。传统的最小二乘法在处理这类数据时，容易因异常值的干扰导致定位结果偏差较大。

2025-06-03 11:31:37 600

原创【钻速预测】基于高斯过程回归和粒子群算法钻速预测附Matlab代码

一、引言在石油钻井工程中，准确预测钻速对于提高钻井效率、降低成本以及保障钻井安全具有重要意义。钻速受到多种因素的综合影响，如地层岩石特性、钻头类型、钻井参数（钻压、转速、排量等），其关系呈现高度非线性。高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种基于贝叶斯理论的非参数模型，在处理非线性回归问题上表现出色，能够有效捕捉复杂变量之间的关系；

2025-06-03 11:26:36 494

原创【人工蜂鸟算法】多目标人工蜂鸟算法MOAHA附matlab代码

一、引言在实际优化问题中，往往存在多个相互冲突的目标，传统单目标优化算法难以满足需求，多目标优化算法应运而生。人工蜂鸟算法（Artificial Hummingbird Algorithm，AHA）受蜂鸟在花丛中觅食行为启发，通过模拟蜂鸟快速飞行、悬停吸食花蜜等动作进行搜索优化。多目标人工蜂鸟算法 MOAHA 则是将 AHA 扩展应用于多目标优化场景，旨在同时优化多个目标函数，获得一组帕累托最优解，为决策提供更丰富的选择。二、人工蜂鸟算法基本原理。

2025-06-03 11:22:51 579

原创【船舶】基于改进鲸鱼算法实现海图上船舶路径规划附Matlab代码，含鲸鱼算法

在船舶航行过程中，如何在复杂多变的海洋环境下规划出安全、高效的航行路径，一直是航运领域研究的重要课题。传统的路径规划方法在处理大规模、动态变化的海图信息时，往往存在效率低、适应性差等问题。鲸鱼算法作为一种新兴的智能优化算法，因其独特的搜索机制展现出强大的寻优能力。通过对鲸鱼算法进行改进，能够更好地满足海图上船舶路径规划的需求，为船舶安全、高效航行保驾护航。一、船舶路径规划的挑战与传统方法局限在实际的海洋环境中，船舶路径规划面临诸多挑战。

2025-06-03 09:59:35 587

原创【路径规划】基于无人仓储车的起始与目标位姿三阶连续曲线路径附Matlab代码

一、引言在智能物流领域，无人仓储车（AGV）的应用越来越广泛。无人仓储车的高效运行依赖于合理的路径规划，而路径的平滑性和连续性对于保证仓储车的稳定运行、减少机械磨损以及提高运行效率至关重要。三阶连续曲线能够满足起始与目标位姿的约束条件，同时保证路径在位置、速度、加速度上的连续变化，是一种适合无人仓储车路径规划的曲线形式。本文将详细探讨基于无人仓储车起始与目标位姿的三阶连续曲线路径规划方法。二、无人仓储车运动学模型2.1 运动学约束。

2025-06-03 09:54:08 274

原创【电力调度】基于NSGA-2算法多目标水电站电力调度优化问题附Matlab代码

*在现代社会，电力作为一种不可或缺的能源，支撑着各个领域的运转。从日常生活中的照明、家电使用，到工业生产中的大型机械设备运行，再到商业活动中的各类设施运作，电力的稳定供应至关重要。而电力调度，作为电力系统运行的核心环节，就如同人体的神经系统，指挥和协调着电力的生产、传输和分配，确保电力系统安全、稳定、经济地运行。随着经济的快速发展和社会的不断进步，电力需求持续增长，电网规模日益扩大，结构也变得愈发复杂。据相关数据显示，过去几十年间，我国的电力装机容量和用电量都实现了大幅增长。

2025-06-03 09:52:16 636

原创【大气湍流】LG光束光强相位大气湍流相位屏Matlab仿真

一、研究背景与目标。

2025-06-03 09:48:10 530

原创【编码】基于matlab的不同码长不同码率LDPC码编码仿真

本报告围绕不同码长、码率的低密度奇偶校验码（LDPC）编码展开研究与仿真。通过阐述 LDPC 码的基本原理、校验矩阵构造方法，详细分析不同码长和码率对编码性能的影响，并利用 MATLAB 等工具进行仿真实验。仿真结果直观呈现了不同参数下 LDPC 码编码在误码率、编码复杂度等方面的差异，为通信系统中 LDPC 码的合理选用提供参考依据。关键词LDPC 码；码长；码率；编码仿真；校验矩阵一、引言在现代通信技术飞速发展的背景下，数据传输的可靠性和有效性至关重要。

2025-06-03 09:38:53 406

原创【SLAM】基于卡尔曼滤波算法实现机器人同时定位与建图（SLAM）附matlab代码

本论文围绕机器人同时定位与建图（SLAM）问题，研究基于卡尔曼滤波算法的实现方法。通过分析 SLAM 的基本原理与卡尔曼滤波算法的特性，设计并构建基于卡尔曼滤波的 SLAM 系统，结合机器人运动模型和传感器测量模型，实现对机器人位姿的精确估计与环境地图的构建。实验结果表明，该方法能够有效减少定位误差，构建出准确的环境地图，为机器人在未知环境中的自主导航提供了可靠的技术支持。关键词SLAM；卡尔曼滤波算法；机器人定位；地图构建；自主导航一、引言1.1 研究背景与意义。

2025-06-03 09:30:13 139

原创【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究附Matlab代码

随着全球对环境保护和可持续能源发展的重视，可再生能源发电与电动汽车的规模不断扩大。然而，可再生能源的间歇性和电动汽车充电行为的不确定性给电力系统的稳定运行带来挑战。本研究深入探讨可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略，通过建立精确的数学模型，综合考虑两者的特性及互动关系，运用优化算法求解最优调度方案。经仿真验证，所提协同调度策略能够有效平抑可再生能源发电波动，优化电动汽车充电行为，提升电力系统的可靠性与经济性，为实现能源清洁转型与电力系统高效运行提供有力支撑。关键词可再生能源发电；电动汽车；协同调度；

2025-06-02 13:28:46 713

原创【高斯原理推导缆绳-拖曳伞系统的动态模型】使用拖缆系统进行微型空中飞行器的空中回收研究附Matlab代码

本论文聚焦于使用拖缆系统实现微型空中飞行器（MAV）的空中回收研究，基于高斯原理推导缆绳 - 拖曳伞系统的动态模型。通过对系统结构与受力进行详细分析，建立包含飞行器、拖曳伞及缆绳的多体动力学模型，运用高斯最小约束原理求解系统运动方程。经仿真与实验验证，该模型能够准确描述系统在回收过程中的动力学特性，为优化拖缆回收系统设计、提高回收成功率提供了理论依据与技术支撑。关键词高斯原理；缆绳 - 拖曳伞系统；微型空中飞行器；空中回收；动态模型一、引言。

2025-06-02 13:15:03 327

原创【继电保护】小电流接地系统故障仿真-中性点不接地与经消弧线圈接地仿真模型附Simulink仿真实

本研究聚焦于小电流接地系统故障仿真，构建了中性点不接地与经消弧线圈接地两种典型方式的仿真模型。通过对系统结构、故障类型的分析，详细阐述了模型中各元件的参数设定及仿真流程。利用仿真软件进行模拟实验，对比两种接地方式下故障电流、电压等电气量的变化特征，为小电流接地系统继电保护方案的制定和优化提供了有力的技术支撑和理论依据。关键词小电流接地系统；中性点不接地；消弧线圈接地；故障仿真；继电保护一、引言小电流接地系统在我国中压配电网中应用广泛，因其具有供电可靠性高、故障时对系统影响较小等优点。

2025-06-02 12:21:14 880

原创【复现】考虑泊位优化和多能协同的港口综合能源系统运行优化附Matlab代码

本论文针对港口综合能源系统运行优化问题，构建考虑泊位优化和多能协同的运行优化模型。以系统运行成本最小化和能源利用效率最大化为目标，综合考虑港口泊位资源调度、电力、热力、氢能等多种能源的协同供应与转换，建立包含目标函数和多种约束条件的数学模型。采用智能优化算法对模型进行求解，并通过实际港口案例分析，验证模型的有效性和可行性。研究结果表明，该模型能够有效降低港口综合能源系统运行成本，提升能源综合利用率，为港口的绿色低碳、高效运行提供科学决策依据。关键词港口综合能源系统；泊位优化；多能协同；运行优化；

2025-06-02 12:18:49 651

原创【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究附Matlab代码

本研究针对光伏、储能接入配电网的优化配置问题，构建双层优化模型。上层模型以综合成本最小为目标，优化光伏电站与储能系统的选址和定容；下层模型以配电网运行成本最低、网损最小为目标，优化储能系统的充放电策略及配电网的功率调度。采用智能优化算法对模型进行求解，并通过案例分析验证模型的有效性。研究结果表明，该双层优化配置方案能够有效降低配电网运行成本，提升分布式能源消纳能力，为光伏、储能在配电网中的合理接入提供科学依据。关键词分布式能源；光伏；储能；双层优化；选址定容；配电网一、引言。

2025-06-02 11:46:43 607

原创【多变量输入单步预测】基于北方苍鹰算法(NGO)优化CNN-BiLSTM-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码

本研究针对风电功率预测问题，提出基于北方苍鹰算法（NGO）优化 CNN-BiLSTM-Attention 的预测模型。通过整合风速、风向、气温、气压等多变量作为输入，利用 CNN 提取空间特征，BiLSTM 捕获时间序列的双向信息，结合注意力机制聚焦关键特征，再运用 NGO 算法对模型超参数进行优化，提高模型预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在风电功率单步预测中表现优异，为风电并网和电力调度提供有效决策支持。关键词北方苍鹰算法；风电功率预测；多变量输入；单步预测一、引言。

2025-06-02 11:43:07 480

原创【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略附Matlab代码

随着电力市场改革的深入推进，售电商在复杂的市场环境下面临着诸多挑战与机遇。本文聚焦于售电商在多元零售套餐设计以及多级市场购电策略方面的问题，引入主从博弈理论构建相关模型。通过对用户需求特性和市场价格波动的深入分析，设计出能满足不同用户群体需求的多元零售套餐，并制定在多级市场中实现利润最大化的购电策略。研究结果表明，所提出的基于主从博弈的方法能有效提升售电商的市场竞争力和经济效益，为售电商在电力市场中的运营决策提供了新的思路和方法。关键词售电商；主从博弈；多元零售套餐；多级市场；购电策略一、引言。

2025-06-02 11:23:19 636

原创 VMD-MLR-NGO-DBiLSTM组合模型，精度高达99%（Maltab）

VMD-MLR-NGO-DBiLSTM 组合模型是一种用于时间序列分析的高级混合模型，它结合了信号分解、特征提取、优化算法和深度学习技术。下面我将详细介绍这个组合模型的原理、结构和应用流程。

2025-06-02 11:10:38 462

原创基于CNN-GRU的锂电池剩余寿命预测

锂电池作为电动汽车和可再生能源存储系统的核心部件，其剩余使用寿命 (Remaining Useful Life, RUL) 预测对保障系统安全运行、优化维护策略至关重要。传统预测方法难以同时捕捉电池退化过程中的非线性特征与长期依赖关系，而 CNN-GRU 混合模型能够有效解决这一问题。

2025-06-02 11:07:12 779

原创 EEMD-MPE-KPCA-LSTM、EEMD-MPE-LSTM、EEMD-PE-LSTM故障识别、诊断

在现代工业生产和复杂系统中，故障的早期、准确识别与诊断对于保障系统安全稳定运行、降低维护成本、避免灾难性后果至关重要。然而，工业系统通常表现出高度的非线性、非平稳性以及复杂耦合特性，传统故障诊断方法往往难以有效应对。近年来，基于数据驱动的智能故障诊断方法，特别是结合了信号处理、特征提取和深度学习技术的混合模型，展现出强大的潜力。

2025-06-02 11:03:07 861

原创 Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测

一、方法原理（一）LSTM（长短期记忆网络）LSTM 是 RNN（循环神经网络）的一种特殊变体，通过引入门控机制解决了传统 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，使其能够更好地处理长序列数据中的长期依赖关系。LSTM 单元包含遗忘门、输入门和输出门，遗忘门决定上一时刻的哪些信息将被保留或遗忘；输入门控制当前输入的信息；输出门则决定当前单元状态的哪些部分将作为输出。这种结构使得 LSTM 能够选择性地记忆和更新信息，适用于挖掘时间序列数据中的复杂模式和趋势。（二）SVM（支持向量机）

2025-06-02 10:54:49 620

原创 SHAP分析+GRU门控循环单元+注意力机制，Matlab代码实现

本方案融合 SHAP 分析、GRU 门控循环单元和注意力机制，用于解决复杂数据的预测问题并提供模型决策解释。GRU 门控循环单元能有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，注意力机制可增强模型对关键信息的捕捉能力，而 SHAP 分析则为模型预测结果提供可解释性。三者结合，为数据预测与分析提供了更高效、准确且透明的解决方案。一、引言在数据预测领域，传统模型在处理复杂数据时，常面临难以捕捉长期依赖、无法聚焦关键信息以及缺乏可解释性等问题。

2025-06-02 10:42:27 540

原创 SHAP分析+贝叶斯优化BP神经网络+新数据预测+K折交叉验证+相关性分析+孤立森林异常值处理，Matlab代码实现

本方案将 SHAP 分析、贝叶斯优化 BP 神经网络、K 折交叉验证、相关性分析及孤立森林异常值处理等方法相结合，应用于风险评价与预测领域。通过孤立森林处理异常值，利用相关性分析筛选指标，借助贝叶斯优化提升 BP 神经网络预测性能，运用 K 折交叉验证评估模型稳定性，最后通过 SHAP 分析解释模型决策依据，为风险评价与预测提供更科学、准确、可解释的解决方案。一、引言在风险评价与预测中，单一方法往往存在局限性。例如，传统 BP 神经网络在训练过程中易陷入局部最优，且缺乏对模型决策的解释性。

2025-06-02 10:39:37 960

原创【数据分析】基于云模型的风险评价（含标准云、指标云、综合云）Matlab代码和数据

本报告介绍基于云模型的风险评价方法，通过构建标准云、指标云、综合云，将风险评价中的模糊性和随机性进行量化处理。详细阐述从风险评价指标体系构建、数据处理到云模型构建与评价的完整流程，并结合实际案例展示该方法的应用，为风险评价提供科学、有效的手段。一、引言在各类项目、企业运营等场景中，风险评价是保障顺利发展的重要环节。传统风险评价方法在处理评价过程中的模糊性和随机性时存在一定局限性，难以准确反映风险的真实状况。云模型作为一种将定性概念与定量数据相互转换的工具，能够有效处理不确定性问题。

2025-06-02 10:35:24 738

原创克里金模型+多目标优化+多属性决策！Kriging+NSGAII+熵权TOPSIS！

一、方法原理概述（一）克里金模型（Kriging Model）克里金模型是一种基于统计学的空间插值方法，也常用于构建复杂系统的代理模型。它通过对有限样本数据的学习，建立输入变量与输出响应之间的近似关系。克里金模型不仅能够给出预测值，还能提供预测的方差，反映预测的不确定性。在多目标优化中，可利用克里金模型替代计算复杂的目标函数，减少计算量，提高优化效率。（二）非支配排序遗传算法 II（NSGA - II）NSGA - II 是一种经典的多目标进化算法。

2025-06-02 10:24:29 653

原创【无人机】基于改进粒子群优化算法的UAV三维路径规划研究附Matlab代码

本研究针对无人机（UAV）在复杂环境下三维路径规划面临的效率低、易陷入局部最优等问题，提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的 UAV 三维路径规划方法。通过引入动态惯性权重、精英反向学习策略及自适应变异操作，改进传统 PSO 算法，使其在三维空间中能更高效地搜索安全、短路径。仿真实验表明，该方法相比传统 PSO 算法及其他对比算法，在路径长度、规划时间、避障成功率等指标上表现更优，为 UAV 在实际复杂场景中的路径规划提供了有效解决方案。一、引言（一）研究背景与意义。

2025-06-01 23:26:24 672

原创【电力系统】基于合作型Stackerlberg博弈的考虑差别定价和风险管理的微网运行策略研究附Matlab代码

本论文针对微网在复杂电力市场环境下的运行优化问题，提出基于合作型 Stackerlberg 博弈的微网运行策略，综合考虑差别定价和风险管理因素。通过构建主从博弈模型，刻画微网运营商与用户之间的互动关系，以微网运营商利润最大化和用户用电成本最小化为目标，结合差别定价策略引导用户用电行为，同时引入风险管理机制应对市场不确定性。通过算例分析验证了该策略能够有效提升微网运营效益，降低用户用电成本，增强微网在市场环境中的抗风险能力，为微网的高效、稳定运行提供理论支持与决策参考。一、引言（一）研究背景与意义。

2025-06-01 23:23:16 754

原创【储能选址定容】基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容附Matlab代码

随着分布式电源在配电网中的渗透率不断提升，储能系统作为平衡电网功率波动、提高供电可靠性的关键设施，其选址定容问题至关重要。本文提出基于多目标粒子群算法（MOPSO）的配电网储能选址定容方法，构建以投资成本最小、网损降低最大、电压稳定性提升最优为目标的多目标优化模型。通过 MOPSO 算法求解该模型，获取 Pareto 最优解集，为决策者提供多种权衡方案。算例分析表明，该方法能有效确定储能系统的最佳位置与容量，提升配电网运行性能。一、引言（一）研究背景与意义。

2025-06-01 23:17:45 679

原创【目标跟踪】扩展物体和群体目标的形状跟踪与星凸RHMs附Matlab代码

本研究聚焦于扩展物体和群体目标的形状跟踪难题，引入星凸 RHMs（相关数学模型与表述）展开深入研究。通过分析扩展物体与群体目标在跟踪过程中的特点与挑战，基于星凸 RHMs 构建形状表示与跟踪模型，提出相应的跟踪算法。详细阐述模型构建、算法实现流程，并通过仿真与实际场景实验验证算法有效性。结果表明，基于星凸 RHMs 的跟踪方法在处理复杂形状变化、遮挡及群体目标交互等情况时，能够准确跟踪目标形状，相比传统方法具有更高的精度与稳定性，为目标跟踪领域在复杂场景下的应用提供了新的技术方案与理论支持。

2025-06-01 23:14:43 587

原创【ISAR成像】基于谐波小波的ISAR成像目标识别研究附Matlab代码

本研究针对逆合成孔径雷达（ISAR）成像目标识别中面临的复杂背景干扰、目标特征提取困难等问题，提出基于谐波小波的 ISAR 成像目标识别方法。利用谐波小波良好的时频局部化特性和多分辨率分析能力，对 ISAR 回波信号进行处理，提取更具区分度的目标特征，进而实现高精度的目标识别。实验结果表明，相较于传统方法，该方法在复杂环境下对不同类型目标的识别准确率显著提升，为 ISAR 成像目标识别技术的发展提供了新的思路与方法。一、引言（一）研究背景与意义。

2025-06-01 23:12:05 575

原创【电力系统】基于小生境粒子群优化算法的考虑光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化附Matlab代码

随着光伏发电在配电网中渗透率的不断提高，其输出功率的波动性对电网电压稳定性和网损带来了显著影响。本文提出一种基于小生境粒子群优化算法（Niche Particle Swarm Optimization, NPSO）的主动配电网有功无功协调优化模型，通过考虑光伏出力的概率分布特性，建立多目标优化模型，同时优化分布式电源有功出力、无功补偿装置容量以及有载调压变压器分接头位置。通过引入小生境技术，有效避免了传统粒子群算法的早熟收敛问题，提高了算法的全局搜索能力。

2025-06-01 23:07:44 792

原创【单变量输入多步预测】基于TCN-GRU-Attention的风电功率预测研究附Matlab代码

本研究针对风电功率单变量输入多步预测难题，提出基于时序卷积网络（TCN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）的预测模型。通过 TCN 提取风电功率序列的局部特征，GRU 处理序列长期依赖关系，结合注意力机制聚焦关键信息，实现精准的多步预测。实验结果表明，该模型在单变量输入条件下，相比传统模型能有效提升风电功率多步预测的准确性，为风电并网调度与能源管理提供有力支持。一、引言随着全球能源结构向清洁能源转型，风力发电在电力供应中的占比持续攀升。

2025-06-01 23:05:32 765

原创【HO-BP】基于河马优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究附Matlab代码

一、研究背景随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电作为一种清洁、可再生能源，在能源结构中的占比日益提高。然而，风能具有随机性、间歇性和波动性的特点，这使得风电功率难以准确预测，给电力系统的稳定运行、调度安排以及电力市场交易带来了巨大挑战。精确的风电功率预测能够帮助电力企业合理安排发电计划，提高电网消纳能力，降低运行成本，因此成为当前电力领域的研究热点之一。传统的风电功率预测方法，如时间序列法、灰色预测法等，在处理复杂的风电数据时往往存在一定局限性。

2025-06-01 23:03:48 578

原创 CPO-BP+MOPSO，冠豪猪优化BP神经网络+多目标粒子群算法！（Matlab源码）

在人工智能算法不断创新发展的当下，如何提升模型的性能与优化多目标问题成为研究热点。BP（Back Propagation）神经网络作为经典的深度学习模型，在诸多领域广泛应用，但存在易陷入局部最优等问题。冠豪猪优化算法（CPO）和多目标粒子群算法（MOPSO）为改进 BP 神经网络与解决多目标问题带来了新方向。本文将深入探讨 CPO-BP+MOPSO 的原理、应用与优势。核心算法原理BP 神经网络BP 神经网络是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。

2025-06-01 22:18:45 754

原创 CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM四模型对比多变量时序预测

在数字化浪潮席卷全球的今天，多变量时序数据广泛存在于金融市场、能源管理、交通流量监测等诸多领域。准确的多变量时序预测不仅能够帮助企业规避风险、优化资源配置，还能为城市智能化管理、科学决策提供有力支撑。然而，多变量时序数据具有复杂的时空依赖关系、变量间的交互影响等特点，使得预测任务充满挑战。CPO-CNN-LSTM-Attention、CNN-LSTM-Attention、CPO-CNN-LSTM、CNN-LSTM 这四个模型为多变量时序预测提供了不同的解决方案，本文将对它们展开全面对比分析。

2025-06-01 22:16:55 608