创新优化预测-优快云博客

原创【信道估计】基于压缩感知的可移动天线通信信道估计Matlab实现

在一个使用移动天线（Moving Antenna, MA）的 MIMO 通信系统中，利用压缩感知技术，从少量的观测数据中精确估计出信道的关键参数，包括波达方向（AoA）、波离方向（AoD）以及信道响应矩阵（PRM），并最终重建出完整的信道空间分布。下面我们将代码分解为几个主要部分，逐一解析其原理和作用。

2025-11-24 22:00:57 281

原创【TSP问题】基于遗传算法GA和斑马算法ZOA求解旅行商TSP问题（可根据城市的经纬度设置自己想要到达的地区）附Matlab代码

旅行商问题（TSP）是典型的组合优化问题，目标是找到一条经过所有城市一次且仅一次、最后返回起点的最短。

2025-11-24 21:58:52 503

原创【图像隐写】基于2D-SSA和WMF的空间图像隐写附Matlab代码

该方法的创新点在于，它没有采用传统的像素值直接替换（如 LSB 算法），而是提出了一个更精巧的代价函数，用于指导秘密信息的嵌入过程。二维奇异谱分析（2D-SSA）和加权中值滤波（WMF）。

2025-11-24 21:56:30 427

原创【优化参数】基于遗传算法GA优化VMD实现电路PID参数调参附Matlab代码

电路 PID 控制器参数（比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd）的整定是控制系统设计的关键，直接影响电路响应的稳定性、快速性和准确性。传统调参方法（如试凑法、Ziegler-Nichols 法）存在依赖经验、易陷入局部最优、对非线性电路适应性差等问题。技术融合逻辑变分模态分解（VMD）：用于处理电路响应信号（含噪声、非线性成分），通过分解提取反映系统动态特性的关键模态特征，为 PID 参数优化提供精准的性能评价依据；遗传算法（GA）

2025-11-24 21:54:29 276

原创【雷达成像】双基地SAR成像算法研究附Matlab代码

BiSAR 的核心特点：发射机和接收机位于不同的平台上，各自独立运动。这与单基地 SAR（收发一体）有本质区别，导致回波模型和信号处理更复杂，但也提供了更多的观测自由度和抗干扰能力。根据设定的 BiSAR 系统参数、目标位置和运动轨迹，数值模拟出雷达接收到的原始回波信号（Raw Data），并进行初步的信号处理（距离压缩和走动校正）。参数初始化：定义雷达系统、平台运动、目标、场景和信号的基本参数。平台位置计算：根据慢时间（方位向采样时间），计算出每个采样时刻发射机和接收机的瞬时位置。回波信号生成。

2025-11-24 21:44:12 637

原创【滤波跟踪】基于扩展卡尔曼滤波EKF 的移动机器人定位跟踪Matlab程序，利用里程计数据和地标观测数据距离、方位角估计机器人的位姿位置 x、y 和航向角 θ，并评估定位精度。

我们的目标是利用里程计数据（例如，机器人的线速度 v 和角速度 ω）和地标观测数据（例如，机器人到已知地标的距离 d 和方位角 ϕ），通过扩展卡尔曼滤波算法来估计移动机器人的位姿（位置 x,y 和航向角 θ），并评估定位精度。

2025-11-24 21:42:41 385

原创【无源定位】利用经目标反射的间接路径测量值实现无发射机位置时的多基地定位附Matlab代码

hold on;hold off;grid on;ylabe。

2025-11-24 21:34:27 235

原创【波束成形】基于自适应波束成形系统（AIC-SVD进行DOA去噪，RAIS-LCMV算法空间滤波）附Matlab代码

figure;colorbar;figure;axis tight。

2025-11-24 21:33:53 629

原创【雷达测距测速】干扰场景下汽车雷达测距和测速分析附Matlab代码

模拟一个受干扰的 FMCW 雷达系统，对移动目标进行探测，并分析不同信号处理阶段的结果以及滤波器性能对最终成像的影响。参数初始化：定义雷达、目标、干扰源的基本参数。信号生成生成受害雷达（Victim Radar）的发射线性调频（LFM）信号。根据目标的初始位置和运动速度，模拟生成目标反射回雷达的接收信号。生成一个干扰雷达（Interferer Radar）的信号。信号处理混频（Mixer）：将发射信号与接收信号（带目标和不带目标）进行共轭相乘，得到中频（IF）信号。滤波（Filtering）

2025-11-24 21:30:28 387

原创【优化部署】基于粒子群算法优化干扰受限无人机辅助网络部署附Matlab代码

无人机（UAV）作为空中基站（UAV-BS），辅助地面通信网络实现覆盖增强、应急通信或热点区域容量扩展。UAV 部署位置直接决定覆盖范围、通信质量，但 UAV 间、UAV 与地面基站（Terrestrial-BS）间的同频干扰会严重影响网络性能。需通过智能优化算法寻找 UAV 的最优三维部署坐标（x,y,z），在满足干扰约束的前提下，最大化网络整体性能。

2025-11-24 21:29:28 481

原创【SCI】利用信念传播在超密集无线网络中进行分布式信道分配附Matlab代码

针对超密集无线网络（UDN）中基站密集部署导致的干扰耦合、资源调度复杂度激增等问题，提出一种基于信念传播（Belief Propagation, BP）的分布式信道分配算法。通过将信道分配问题建模为因子图模型，利用节点间局部消息传递实现全局干扰最优解的近似推理，无需中心控制器即可动态协调信道资源。

2025-11-22 22:46:13 594

原创【倾斜旋翼六旋翼飞行器】激活多体系统动力学的重力补偿和最优控制研究附Matlab代码

针对倾斜旋翼六旋翼飞行器（一种融合固定翼高速巡航与多旋翼垂直起降优势的新型 UAV）在姿态转换（旋翼从垂直向倾斜至水平向）过程中，多体动力学耦合强、重力载荷分布不均及控制精度易受干扰等问题，提出一种基于多体系统动力学建模的重力补偿策略与模型预测控制（MPC）相结合的最优控制方案。通过建立含旋翼倾斜机构、机身弹性形变的多体动力学模型，量化不同飞行模态下重力在各关节与执行器上的载荷分布，设计自适应重力补偿算法抵消动态重力干扰；

2025-11-22 22:45:28 440

原创【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究附Matlab代码

针对无人机自主水下传感网络（UASNs）中自主水下航行器（AUV）路径规划面临的水下水流干扰、传感器节点覆盖盲区、路径能耗过高及避障效率低等问题，提出一种融合多目标优化与自适应算子的改进遗传算法（MO-AGA）。通过构建含能耗、路径长度、通信连通性及避障安全距离的多目标代价函数，设计自适应交叉变异算子与精英保留策略，实现 AUV 在复杂水下环境中的全局最优路径搜索。

2025-11-22 22:44:19 574

原创【车间调度FJSP】基于全球邻域和爬山优化算法的模糊柔性车间调度问题研究附Matlab代码

二、模糊柔性车间调度问题（模糊 FJSP）的数学建模三、混合优化算法设计：全球邻域 - 爬山优化（GNA-HCA）3.1 算法整体框架针对模糊 FJSP 的多目标优化需求，设计 “全球邻域探索→爬山局部精修→帕累托最优筛选” 的三阶段混合算法，核心思路是：通过全球邻域算法实现大范围、多方向的全局搜索，快速定位潜在最优解区域；再通过爬山优化算法对潜在最优解进行局部深度挖掘，提升解的精度；最后通过非支配排序筛选多目标帕累托最优解。

2025-11-22 22:42:14 685

原创【创新未发表】【无人机多目标路径规划】基于MOOOA多目标鱼鹰实现无人机多目标路径规划研究附Matlab代码

一、研究背景与创新价值无人机路径规划是无人机自主执行任务（如物流配送、电力巡检、应急救援）的核心技术，需在复杂环境（如城市建筑群、山区地形、障碍物密集区域）中实现 “安全、高效、低耗” 的路径生成。传统路径规划多采用单目标优化（如最短路径），忽略了无人机实际执行任务时的多目标需求 —— 例如，应急救援场景需平衡 “最短时间” 与 “飞行安全性”，电力巡检场景需兼顾 “覆盖完整性” 与 “电池能耗”，物流配送场景需协调 “路径长度” 与 “避障效率”。

2025-11-22 22:41:04 484

原创【创新未发表】【无人机多目标路径规划】基于MOOOA多目标鱼鹰实现无人机多目标路径规划研究附Matlab代码

2025-11-22 22:40:17 581

原创【车辆路径问题VRPTW】基于北极海鹦优化（APO）算法求解带时间窗的车辆路径问题VRPTW研究附Matlab代码

一、研究背景与问题必要性（一）VRPTW 的工程应用价值带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW）是经典车辆路径问题（VRP）的重要拓展，核心是在满足客户时间窗约束的前提下，规划最优车辆行驶路线，实现运输成本最小化。其在物流配送、快递运输、城市冷链等领域应用广泛：例如，电商 “次日达” 配送中，需在客户指定的 8:00-12:00、14:00-18:00 等时间窗内完成送货；

2025-11-22 22:39:05 674

原创【创新、复现】基于蜣螂优化算法的无线传感器网络覆盖优化研究附Matlab代码

一、研究背景与问题必要性（一）WSN 覆盖优化的工程价值无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）由大量低成本、低功耗传感器节点组成，广泛应用于环境监测、智能安防、工业监控等领域。覆盖性能是 WSN 的核心指标 —— 传感器节点的部署位置直接决定网络对监测区域的感知能力，覆盖不足会导致数据采集不完整（如森林火灾漏检），过度部署则造成资源浪费（如节点冗余增加能耗）。

2025-11-22 22:38:16 996

原创五种多目标优化算法（MOJS、NSGA3、MOGWO、NSWOA、MOPSO）求解微电网多目标优化附Matlab代码

一、研究背景与创新意义微电网作为分布式能源（光伏、风电、储能）与负荷的重要整合载体，其优化调度需在经济性、环保性、可靠性三大目标间实现动态平衡 —— 传统单目标调度仅关注 “最低运行成本”，易忽视碳排放超标或供电中断风险；而单一多目标算法（如经典 NSGA-II）在微电网 “多源协同、强随机性、多约束耦合” 特性下，常面临帕累托最优解分布不均、收敛速度慢、局部最优陷阱等问题。

2025-11-22 22:37:14 754

原创【顶级EI复现】分布式电源选址定容的多目标优化算法附Matlab代码

一、研究背景与问题界定（EI 论文核心引言框架）分布式电源（DG，如光伏、风电、微型燃气轮机）的规模化接入改变了传统配电网的潮流方向与能量平衡特性，其选址（接入节点）与定容（安装容量）的合理性直接决定配电网的经济性、可靠性与环保性。当前单一目标优化（如仅最小化网损）已无法满足复杂配电网的多维度需求，多目标优化算法需同时平衡经济性指标（投资运维成本、网损成本）、技术性指标（电压偏差、负荷率）与环保性指标（碳排放减量），成为 EI 论文的核心研究方向。1.1 复现研究的核心价值。

2025-11-22 22:32:50 495

原创促进可再生能源发电消纳的用户侧典型资源需求响应策略附Matlab代码

一、核心逻辑：需求侧资源与可再生能源的协同适配可再生能源的波动性（如光伏午间大发、风电夜间出力高峰）与随机性，需通过用户侧资源的 “削峰填谷”“时空转移” 实现动态平衡。需求侧资源可分为四类核心载体：可调节负荷、用户侧储能、分布式电源、电动汽车，其响应策略需匹配新能源出力特性，形成 “源荷互动” 闭环。二、典型用户侧资源的需求响应策略（一）工业用户：高潜力可调节负荷的精准调控工序优化响应针对钢铁、水泥等行业，在光伏午间大发时段，优先启动电加热、窑炉保温等非连续生产环节；

2025-11-21 15:29:06 223

原创【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究附Matlab代码

随着分布式能源（风电、光伏、储能）的规模化接入，微电网群作为区域能源系统的重要形态，其经济优化调度成为提升能源利用效率、降低运行成本的关键。传统微电网调度多采用粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等智能算法，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，难以适配多微电网协同、多目标约束的复杂场景。

2025-11-21 15:27:39 893

原创【风力涡轮发电机】用于电磁暂态(EMT)研究的第四类(即全变流器)风力发电机系统的通用模型研究附Simulink仿真

在高比例新能源并网的电力系统中，第四类（全变流器）风力发电机（Type 4 WTG）因 “发电机 - 电网完全解耦” 特性成为主流机型。其电磁暂态（EMT）模型是分析电网故障穿越、谐波交互、次同步振荡等关键问题的核心工具。本文基于 GB/T 36237-2023 等标准规范，构建 “机械 - 电气 - 控制” 一体化通用模型，重点解析变流器核心拓扑、暂态响应机制及多场景适配方法，为电力系统 EMT 仿真提供技术支撑。一、Type 4 WTG 系统架构与 EMT 建模边界。

2025-11-21 15:26:32 980

原创【基于基本概率假设密度滤波器的分析实现】【使用GM-CPHD滤波器完成多目标跟踪】附Matlab

一、基本概率假设密度滤波器（PHD Filter）的核心原理在多目标跟踪领域，传统多目标跟踪算法（如联合概率数据关联 JPDA）面临 “维度灾难” 问题 —— 随着目标数量增加，联合状态空间维度呈指数级增长，导致计算复杂度急剧上升，难以满足实时跟踪需求。

2025-11-21 15:25:01 840

原创【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究附Matlab代码

一、研究背景与意义在全球能源危机与环境问题日益严峻的当下，太阳能、风能等可再生能源的开发与利用成为解决能源困境的重要途径。其中，光伏发电因具有清洁无污染、分布广泛、安装灵活等优点，已成为可再生能源领域的研究热点。然而，光伏电池的输出特性受光照强度、环境温度、负载变化等多种因素影响，具有强烈的非线性，其输出功率只有在特定的工作点（即最大功率点，MPP）时才能达到最大值。因此，如何快速、准确地跟踪最大功率点，提高光伏系统的能量转换效率，成为光伏发电技术发展的关键问题之一。

2025-11-21 15:21:42 934

原创【高创新！高热点！】基于蚂蚁算法、A算法、RRT算法的三维无人机路径规划比较与研究附Matlab代码

一、研究背景与意义在当今科技飞速发展的时代，无人机技术已广泛应用于军事侦察、灾害救援、物流配送、环境监测等多个领域。随着应用场景的不断拓展，对无人机路径规划的要求也日益提高，尤其是在复杂的三维环境中，如何快速、高效地规划出一条安全、最优的飞行路径，成为无人机技术发展的关键问题之一。三维无人机路径规划需要综合考虑地形障碍、飞行高度限制、无人机自身性能（如最大航程、最大飞行速度、转弯半径等）以及任务需求（如任务执行时间、目标点访问顺序等）等多种因素，其复杂性远高于二维路径规划。

2025-11-21 14:46:31 1022

原创【复现】同时考虑考虑孤岛与重构的配电网故障恢复运行策略附Matlab代码

一、引言在现代电力系统中，配电网作为连接输电网与用户的关键环节，其运行可靠性直接关系到社会生产生活的正常秩序。然而，配电网常面临自然灾害、设备老化、人为操作失误等多种因素引发的故障，一旦发生故障，若不能及时有效地进行恢复，将造成巨大的经济损失和不良的社会影响。传统的配电网故障恢复往往仅侧重于网络重构，通过改变网络拓扑结构来隔离故障区域、恢复非故障区域的供电，但这种方式在处理含有分布式电源（Distributed Generation，DG）的配电网时存在明显局限性。

2025-11-21 12:01:19 662 1

原创【故障诊断】基于负熵诱导灰狼优化算法的多目标信息频带选择用于滚动轴承故障诊断附Matlab代码

一、研究背景与意义滚动轴承故障诊断的核心在于从强噪声振动信号中提取有效故障信息，而信息频带选择是关键环节。工业场景中，滚动轴承故障振动信号具有 “低频强噪声、高频弱故障” 的特点，传统频带选择方法（如小波包分解硬阈值法、经验模态分解自适应法）存在两大缺陷：一是单目标优化（如仅以频带能量最大化为目标）易忽略故障信息的非线性与非高斯特性，导致有用频带遗漏；二是依赖人工经验调整参数，在多故障并发场景下鲁棒性不足。

2025-11-21 11:59:55 875

原创【核心复现】模拟光伏不确定性——拉丁超立方抽样生成及缩减场景研究附Matlab代码

一、研究背景与核心目标光伏功率的不确定性源于光照强度、环境温度等关键影响因素的随机波动，直接导致功率输出偏离预测值，给电网调度与储能配置带来挑战。传统蒙特卡洛抽样（MCS）存在 “样本量需求大、场景代表性不足” 的缺陷，而拉丁超立方抽样（LHS）凭借 “分层抽样、低样本量高覆盖度” 的优势，成为光伏不确定性场景生成的核心技术。基于 LHS 生成覆盖光伏关键不确定性因素的初始场景集；通过场景缩减算法（如 K-means 聚类、层次聚类）保留关键场景，平衡计算效率与精度；

2025-11-21 11:59:00 692

原创【含储能及sop的多时段配网优化模型】基于柔性开断点(Soft Open Point)的主动配电网电压与无功功率协调控制方法研究

高比例分布式电源（DG）接入使主动配电网（ADN）呈现强波动性与随机性，传统调压手段难以应对多时段电压越限与无功功率失衡问题。柔性开断点（Soft Open Point, SOP）作为新型电力电子设备，具备双向功率调节与电压控制能力，结合储能系统（ESS）的削峰填谷特性，可为 ADN 多时段优化运行提供新方案。本文聚焦含储能及 SOP 的主动配电网，开展电压与无功功率协调控制研究。首先构建多时段配网优化模型，以网损最小化、电压偏差最小化及储能运行成本最低为目标；

2025-11-21 11:57:59 565

原创分解+优化+预测！CEEMDAN-Kmeans-VMD-DOA-Transformer-LSTM多元时序预测

一、引言：多元时序预测的核心痛点与组合模型的创新破局非平稳性与多尺度特征共存：原始数据受季节、突发干扰（如极端天气、设备波动）影响，呈现 “长期趋势 + 中期周期 + 短期噪声” 的多尺度特性，单一分解方法（如仅 CEEMDAN 或 VMD）难以兼顾粗粒度趋势与细粒度波动；变量耦合与冗余特征干扰：多变量间存在强非线性耦合（如电力负荷与温度、湿度的联动），且分解后易产生相似特征分量（如 CEEMDAN 的相邻 IMF 分量趋势重叠），导致模型训练冗余、泛化性下降；

2025-11-20 16:38:12 802

原创未发表！OCSSA-VMD-Transformer-SVM特征提取+组合模型轴承故障诊断

一、引言：轴承故障诊断的核心痛点与 OCSSA-VMD 的创新破局轴承作为旋转机械的核心部件，其故障（如内圈磨损、外圈剥落、滚动体损伤）易引发设备停机，甚至安全事故。早期故障信号微弱且非平稳：轴承早期故障的振动信号被设备运行噪声掩盖，且信号呈非线性、非平稳特性，传统傅里叶变换难以有效分解；VMD 参数设置依赖经验：变分模态分解（VMD）是处理非平稳信号的有效工具，但关键参数（模态数 K、惩罚因子 α）需手动调试，易导致分解过度或不足，丢失故障特征；

2025-11-20 16:32:34 414

原创灰狼算法+四模型对比！GWO-CNN-GRU-Attention系列四模型多变量时序预测

一、引言：多变量时序预测的核心痛点与 GWO 优化的破局价值多变量耦合复杂：数据包含多个关联传感器信号（如发动机的温度、压力、振动、转速），变量间非线性耦合强，传统模型难以有效提取交叉特征；时序依赖与局部特征难兼顾：需同时捕捉 “长时序依赖（如故障前几小时的信号趋势）” 与 “局部突变特征（如振动冲击）”，单一模型（如纯 GRU、纯 CNN）易顾此失彼；

2025-11-20 16:30:25 670

原创 CNN-BiLSTM-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！深度学习可解释分析，Matlab代码实现

一、引言：从 “时序建模” 到 “可解释诊断”—— 航空发动机故障分类的新需求航空发动机故障分类的核心诉求，已从 “精准识别故障类型” 延伸至 “清晰解释分类逻辑”。传统时序模型（如单一 LSTM、CNN）虽能处理多传感器时序数据，但存在明显短板：CNN 仅能捕捉局部时序特征，难以挖掘长时依赖；LSTM 虽可建模时序关联，却无法聚焦关键故障时刻信息。更重要的是，这些模型的 “黑箱” 特性导致故障分类结果难以追溯 —— 运维人员无法知晓 “为何判定为涡轮裂纹故障”，制约了工业场景的信任度与落地性。

2025-11-20 16:26:10 828

原创故障诊断 | MATLAB基于CNN - LSSVM组合模型在故障诊断中的应用研究

一、引言：从 “SVM” 到 “LSSVM”—— 故障诊断的效率与精度双重升级航空发动机故障诊断的核心矛盾，已从 “能否识别故障” 转向 “如何在大规模数据、多故障类型场景下，兼顾诊断精度与实时性”。

2025-11-20 16:22:52 959

原创基于CNN的航空发动机剩余寿命预测 (MATLAB实现)

一、引言：航空发动机 RUL 预测 —— 从 “被动维修” 到 “预测性维护” 的核心技术航空发动机作为航空器的 “心脏”，其运行状态直接决定飞行安全与运营成本。传统维修模式依赖固定周期或故障后维修，易导致 “过度维护”（增加成本）或 “维护不足”（引发安全隐患）。剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）预测通过分析发动机全生命周期数据，提前预判故障前的可用寿命，成为航空业 “预测性维护” 体系的核心支撑。

2025-11-20 16:16:13 855

原创双分解分解+优化+预测！CEEMDAN-Kmeans-VMD-DOA-Transformer-BiLSTM多元时序预测

一、引言：破解多元时序预测的 “三重困境”—— 非线性、非平稳与多变量耦合在电力负荷、交通流量、水文监测等实际场景中，多元时序数据（如电力负荷 + 温度 + 湿度 + 风速、交通流量 + 时段 + 天气 + 节假日）普遍存在 “非线性波动剧烈、非平稳趋势显著、多变量耦合复杂” 的三重困境：传统单模型（如 BiLSTM、ARIMA）难以捕捉长周期依赖与局部波动的协同关系；单一分解方法（如 VMD、EMD）易因模态混叠或分解不彻底，导致预测精度受限；

2025-11-20 16:12:42 857

原创 CNN-GRU-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！深度学习可解释分析，Matlab代码实现

一、引言：破解深度学习 “黑箱”—— 分类预测与可解释性的双向奔赴在图像识别、自然语言处理、时序数据分类等领域，深度学习模型凭借强大的特征提取与拟合能力成为核心工具。但传统深度学习模型，尤其是混合神经网络，常因 “黑箱” 特性面临信任危机 —— 预测结果难以追溯逻辑，关键特征贡献模糊，制约了在医疗诊断、金融风控等对决策透明度要求极高的场景落地。

2025-11-20 16:08:54 632

原创 PSO-BP粒子群优化BP神经网络回归预测+SHAP分析+PDP部分依赖图Matlab代码

在机器学习领域，BP 神经网络作为一种经典的模型，凭借其强大的非线性拟合能力，在回归预测任务中得到了广泛应用。无论是在经济领域预测市场趋势，还是在环境科学中预估污染物浓度，BP 神经网络都展现出巨大的潜力。然而，传统的 BP 神经网络在实际应用中存在一些固有的缺陷。其基于梯度下降的训练算法容易陷入局部最优解，导致模型在复杂数据集上难以达到全局最优的预测性能，就好比在一个复杂的迷宫中，BP 神经网络容易被困在某个局部区域，而无法找到通向全局最优解的真正出口。

2025-11-20 16:07:35 789

原创基于ELM和DE-NSGAIII的齿盘切削参数优化附Matlab代码

单目标优化局限：传统方法常优先保证表面质量（如降低进给量），导致加工效率下降 30% 以上；或追求效率（提升切削速度），使刀具寿命缩短 50%，难以平衡多目标；实验成本高昂：通过实体切削实验获取参数 - 性能数据，每组参数需耗时 2-4 小时，多参数组合（如 3 参数 ×5 水平 = 125 组）需数月周期，且耗材成本高；

2025-11-19 21:52:15 688