Matlab前程算法屋-优快云博客

原创基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究附Matlab代码

针对移动机器人在复杂动态环境中的路径规划问题，提出一种基于动态窗口法 (Dynamic Window Approach, DWA) 的路径规划方法。该方法通过在速度空间中采样生成动态窗口，结合机器人运动学约束和环境感知信息，评估每个候选轨迹的安全性与可行性，最终选择最优轨迹执行。实验结果表明，该方法在动态障碍物环境中具有良好的实时性和鲁棒性，能够有效避开障碍物并规划出平滑路径。

2025-06-18 15:12:03 194

原创基于Transformer-SVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

针对自行车租赁数量预测中的非线性时序特性和多因素相关性问题，提出一种结合 Transformer 和支持向量机 (SVM) 的混合模型。Transformer 通过自注意力机制捕获时序数据中的长短期依赖关系和特征间的复杂交互，SVM 则处理特征映射和回归预测。实验结果表明，该模型在均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE) 等指标上显著优于传统时序模型和单一深度学习模型，能够更准确地预测自行车租赁数量的变化趋势。

2025-06-18 15:11:05 189

原创基于TCN-RVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

为解决自行车租赁数量预测中非线性、复杂时序依赖及不确定性问题，本研究提出基于时间卷积网络（TCN）与相关向量机（RVM）的 TCN-RVM 预测模型。TCN 利用因果卷积和扩张卷积提取多尺度时序特征，RVM 基于贝叶斯框架实现概率预测并处理不确定性。实验结果表明，该模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标优于传统及单一模型，同时可输出预测的不确定性区间，为共享单车运营调度与城市交通规划提供更可靠的决策支持。关键词自行车租赁预测；时间卷积网络；相关向量机；

2025-06-18 15:10:04 192

原创基于TCN-GRU的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

针对自行车租赁系统中租赁数量预测的非线性和时序特性，提出一种结合时间卷积网络 (TCN) 和门控循环单元 (GRU) 的混合模型。TCN 通过扩张卷积捕获多尺度时序特征，GRU 则处理序列的长期依赖关系。实验结果表明，TCN-GRU 模型在均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE) 等指标上显著优于传统时序模型和单一深度学习模型，能够更准确地预测自行车租赁数量的变化趋势。

2025-06-18 15:08:58 170

原创基于TCN-GRU-Attention的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

本研究针对自行车租赁数量预测中非线性与复杂时序依赖问题，提出基于时间卷积网络（TCN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）的预测模型（TCN-GRU-Attention）。TCN 利用扩张卷积提取多尺度时序特征，GRU 捕捉序列长期依赖，注意力机制强化关键特征，三者协同提升预测精度。通过实际数据实验，该模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）指标上优于传统及单一深度学习模型，为共享单车资源调度与城市交通规划提供可靠依据。关键词自行车租赁预测。

2025-06-18 15:08:00 139

原创基于TCN-BiGRU风电功率预测研究附Matlab代码

针对风电功率预测中的非线性和时序特性，提出一种结合时间卷积网络 (TCN) 和双向门控循环单元 (BiGRU) 的混合模型。TCN 通过扩张卷积捕获多尺度时序特征，BiGRU 则从正反两个方向提取序列信息，充分利用历史和未来上下文。实验结果表明，TCN-BiGRU 模型在均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE) 等指标上显著优于传统时序模型和单一深度学习模型，能够更准确地捕捉风电功率的波动特性。

2025-06-18 15:06:27 175

原创基于TCN-BiGRU的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

随着共享经济的蓬勃发展，自行车租赁作为城市交通系统的重要组成部分，其便捷性和环保性受到广泛认可。然而，自行车租赁数量的波动性对运营管理带来了挑战。精准预测自行车租赁数量，对于优化车辆调度、提升用户体验以及提高运营效率具有重要意义。本文提出了一种基于时间卷积网络（TCN）和双向门控循环单元（BiGRU）的混合模型（TCN-BiGRU）用于自行车租赁数量预测。该模型旨在有效捕捉时间序列数据中的局部特征和长期依赖关系。

2025-06-18 15:05:30 253

原创基于Random-Forest的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

随着共享单车行业的快速发展，准确预测其租赁需求对优化资源调度、提升运营效率至关重要。本文采用随机森林（Random Forest）算法构建共享单车租赁预测模型，对历史租赁数据、天气数据、时间数据等多源信息进行预处理，通过特征工程提取关键影响因素。利用 Python 实现随机森林模型的训练与预测，并与传统线性回归、决策树模型进行对比实验。结果表明，随机森林模型在处理复杂非线性关系时表现出色，能够有效提升共享单车租赁预测的准确性，为企业科学决策提供有力支持。关键词随机森林；共享单车；租赁预测；多源数据；

2025-06-18 15:04:29 188

原创基于RBF的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内迅速普及。然而，其租赁量的波动性给运营管理带来了挑战，如车辆调度不及时、资源浪费等问题。准确预测共享单车租赁量对于优化车辆投放、提高运营效率具有重要意义。本文提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的共享单车租赁预测模型。该模型能够有效捕捉租赁数据中的非线性特征和复杂模式。通过对历史租赁数据、天气状况、时间因素等多元异构数据进行预处理和特征工程，构建了RBF神经网络的输入向量。

2025-06-18 15:03:22 202

原创基于RF-Adaboost的风电功率预测研究附Matlab代码

随着风电在能源结构中占比不断提升，其功率的间歇性和波动性给电网稳定运行带来挑战，精准的风电功率预测成为关键。本研究提出基于 RF-Adaboost（随机森林 - 自适应增强）的风电功率预测模型，通过对历史风电功率、气象等多源数据进行预处理，融合随机森林的抗噪性与 Adaboost 的迭代优化能力。实验结果表明，该模型相比传统预测方法及单一算法模型，显著提高了预测精度，为风电并网调度、电力资源优化配置提供了有效解决方案。关键词风电功率预测；随机森林；Adaboost；多源数据一、引言。

2025-06-18 14:58:15 195

原创基于RVM-Adaboost的风电功率预测研究附Matlab代码

2025-06-18 14:57:20 177

原创基于Seriall-Transformer-LSTM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

准确预测自行车租赁数量对城市交通管理和共享单车运营至关重要。针对传统时序预测模型难以同时捕捉长期依赖和短期模式的问题，提出一种新型 Serial-Transformer-LSTM 模型。该模型通过串行结构融合 Transformer 的全局依赖捕获能力和 LSTM 的时序建模优势，结合注意力机制增强关键特征表示。

2025-06-18 14:56:30 143

原创基于simulink的光伏阵列常见故障仿真模型附Simulink仿真

本文基于 Matlab/Simulink 平台构建光伏阵列常见故障仿真模型，针对光伏阵列开路、短路、局部阴影遮挡等常见故障，通过搭建光伏电池基础模型，并添加故障模拟模块，实现对不同故障工况下光伏阵列输出特性的仿真分析。仿真结果直观展示了各类故障对光伏阵列输出电压、电流及功率的影响，为光伏系统故障诊断与运维提供了有效的模拟工具和理论依据。关键词Simulink；光伏阵列；故障仿真；开路故障；短路故障；局部阴影遮挡一、引言随着光伏发电技术的快速发展，光伏系统在能源领域的应用日益广泛。

2025-06-18 14:55:31 302

原创基于SVM-Adaboost的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

针对城市共享单车租赁数量预测问题，提出一种基于支持向量机 (SVM) 与自适应增强算法 (Adaboost) 相结合的预测模型。通过集成多个 SVM 弱学习器，SVM-Adaboost 模型能够有效捕捉自行车租赁数据中的非线性特征和时序规律。实验结果表明，该模型在均方误差 (MSE)、平均绝对误差 (MAE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE) 等指标上显著优于传统 SVM、决策树和神经网络模型，能够为共享单车调度和城市交通规划提供更准确的预测支持。

2025-06-18 14:53:51 183

原创基于TCN-BiGRU-Attention的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

随着城市化进程的加速和环保理念的普及，共享自行车作为一种便捷、绿色的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。然而，自行车租赁数量的波动性为运营管理带来了挑战，精准预测租赁需求对于优化车辆调度、提升用户体验以及降低运营成本至关重要。本文旨在探讨一种结合时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）的混合深度学习模型，用于自行车租赁数量的预测研究。该模型能够有效捕捉时间序列数据中的局部特征、长期依赖关系以及不同时间步的重要性，从而提高预测精度。

2025-06-18 14:52:56 533

原创基于Parallel-Transformer-LSTM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

随着城市化进程的加速和环保理念的普及，自行车租赁作为一种绿色出行方式在全球范围内迅速发展。准确预测自行车租赁数量对于优化资源配置、提升用户体验以及促进城市可持续交通发展具有重要意义。本研究提出了一种结合Parallel-Transformer和LSTM（长短期记忆网络）的混合深度学习模型，旨在提高自行车租赁数量预测的精度。该模型充分利用Transformer在捕捉序列数据长期依赖关系和并行处理方面的优势，同时结合LSTM在处理时间序列数据动态特征方面的能力。

2025-06-08 00:18:02 755

原创基于Mealpy库优化CNN-BiLSTM-Attention电力负荷预测研究附Python代码

随着电力系统的智能化发展，准确的电力负荷预测对电网的安全稳定运行和经济调度至关重要。本文提出一种基于 Mealpy 库优化的 CNN-BiLSTM-Attention 模型，用于电力负荷预测。通过 Mealpy 库中的智能优化算法对 CNN-BiLSTM-Attention 模型的超参数进行优化，充分发挥卷积神经网络（CNN）提取空间特征、双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉时间序列双向信息以及注意力机制（Attention）聚焦关键信息的优势。

2025-06-08 00:17:04 259

原创基于LSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

共享单车作为一种新型的城市出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车的租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率和提升用户体验具有重要意义。本文旨在探讨基于长短期记忆网络（LSTM）的共享单车租赁预测模型。通过分析共享单车租赁数据的时间序列特性，结合外部影响因素，构建LSTM预测模型。实验结果表明，LSTM模型在共享单车租赁预测中具有较高的准确性和稳定性，能够有效捕捉数据中的非线性关系和长期依赖性，为共享单车运营管理提供科学依据。

2025-06-08 00:16:04 844

原创基于LSTM-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

共享单车作为一种新型的城市交通方式，在解决“最后一公里”出行问题、缓解交通拥堵和减少碳排放方面发挥了重要作用。准确预测共享单车租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率和提升用户体验至关重要。传统的预测方法往往难以捕捉共享单车租赁数据的复杂时序依赖性和非线性特征。鉴于此，本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）与注意力机制（Attention）相结合的共享单车租赁预测模型。该模型能够有效地学习数据中的长期依赖关系，并通过注意力机制为不同时间步的输入赋予不同的权重，从而更准确地捕捉关键信息。

2025-06-08 00:15:05 378

原创基于LSSVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

随着共享经济的兴起和城市交通理念的转变，公共自行车租赁系统在全球范围内得到了快速发展。有效预测自行车租赁数量对于优化资源配置、提升运营效率和满足用户需求具有重要意义。本研究旨在探讨基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的自行车租赁数量预测模型，以期克服传统预测方法在处理非线性、高维度数据时存在的局限性。研究首先对自行车租赁系统的特性及影响因素进行了分析，然后详细阐述了LSSVM的基本原理、核函数选择以及参数优化方法。通过引入历史租赁数据、天气状况、节假日信息等多元特征，构建了LSSVM预测模型。

2025-06-08 00:14:15 612

原创基于GRU的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

随着城市化进程的加速和环保理念的普及，共享单车作为一种便捷、绿色的出行方式，在全球范围内得到了飞速发展。然而，共享单车系统的运营效率受到诸多因素的影响，其中租赁需求的准确预测是提升运营效率、优化资源配置的关键。本文旨在探讨基于门控循环单元（GRU）神经网络的共享单车租赁预测方法。GRU作为一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理序列数据方面具有显著优势，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。

2025-06-08 00:13:19 573

原创基于GRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

随着共享单车行业的蓬勃发展，准确预测共享单车的租赁需求对优化资源配置、提升运营效率以及降低运营成本具有重要意义。本文提出一种基于门控循环单元（GRU）与注意力机制（Attention）相结合的模型，用于共享单车租赁数量的预测。通过对历史租赁数据、天气数据、时间数据等多源数据进行预处理，将其输入到 GRU-Attention 模型中进行训练与预测。

2025-06-08 00:12:35 691

原创基于Gradient-boosting的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

共享单车作为一种新型的城市出行方式，在缓解交通拥堵、促进绿色出行方面发挥了重要作用。然而，其租赁量的波动性给运营管理带来了挑战。准确预测共享单车租赁量对于优化车辆调度、提高用户体验和降低运营成本至关重要。本文旨在探讨基于梯度提升（Gradient Boosting）算法的共享单车租赁预测模型。通过对历史租赁数据、天气数据、节假日信息等多维度特征的分析与挖掘，构建了有效的特征工程。在此基础上，详细阐述了梯度提升算法的原理，并将其应用于共享单车租赁预测。

2025-06-08 00:11:46 911

原创基于ELM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

共享单车作为一种新型城市出行方式，在全球范围内迅速普及，为解决城市“最后一公里”出行难题、缓解交通拥堵和减少碳排放做出了积极贡献。然而，共享单车系统的运营效率受到多种因素的影响，如天气、时间、节假日、潮汐效应等，导致车辆调度和投放面临诸多挑战。为了优化共享单车系统的运营管理，提高车辆利用率，精准预测共享单车租赁需求显得尤为重要。本研究旨在探讨基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的共享单车租赁预测模型。

2025-06-08 00:10:57 236

原创基于ELM-Adaboost的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

本研究针对自行车租赁数量预测的复杂性与不确定性，提出基于 ELM-Adaboost 的组合预测模型。通过收集多源数据并进行预处理，运用极限学习机（ELM）快速学习数据特征，结合 Adaboost 算法提升模型预测精度与泛化能力。实验结果表明，该模型在自行车租赁数量预测上较传统模型和单一算法具有更高的准确性与稳定性，为自行车租赁企业优化资源配置、制定运营策略提供科学依据。关键词自行车租赁数量预测；极限学习机；Adaboost；组合预测模型一、引言随着城市绿色出行理念的普及，自行车租赁行业迅速发展。

2025-06-08 00:10:07 796

原创基于CNN-SVM的风电功率预测研究附Matlab代码

风电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构转型中扮演着越来越重要的角色。然而，风电的随机性和间歇性给电网的稳定运行带来了挑战，因此，准确的风电功率预测对于提高风电消纳能力和保障电网安全稳定运行至关重要。近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著进展，为风电功率预测提供了新的思路。其中，卷积神经网络（CNN）因其在处理时间和空间相关性数据方面的优势，被广泛应用于风电功率预测。同时，支持向量机（SVM）作为一种经典的机器学习方法，在处理小样本、非线性及高维数据方面表现出色。

2025-06-08 00:09:13 940

原创基于CNN-RVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

随着城市化进程的加速和环保理念的普及，自行车租赁系统已成为现代城市交通的重要组成部分。准确预测自行车租赁数量对于优化车辆调度、提升用户体验以及降低运营成本具有重要意义。传统的预测方法往往难以捕捉复杂的时间序列特征和非线性关系。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与相关向量机（RVM）相结合的自行车租赁数量预测模型（CNN-RVM）。该模型首先利用CNN强大的特征提取能力，从历史租赁数据中学习并捕捉关键的时间模式和局部特征；然后，将CNN提取到的高维特征输入到RVM中进行非线性回归预测。

2025-06-08 00:08:15 731

原创基于CNN-RVM的风电功率预测研究附Matlab代码

随着全球能源结构的转型和环保意识的提升，风力发电作为一种清洁、可再生的能源，在全球范围内得到了快速发展。风电并网对电网的稳定运行提出了新的挑战，其中风电功率的波动性和不确定性是主要问题之一。因此，准确的风电功率预测对于保障电网安全、提高风电消纳能力、优化电力系统调度具有重要意义。传统的风电功率预测方法包括物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法依赖于气象预报数据和风电机组特性，但对气象预报精度和模型参数的准确性要求较高。

2025-06-08 00:07:22 274

原创基于CNN-LSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅猛发展。如何准确预测共享单车的租赁需求，对于优化车辆调度、提升运营效率、缓解城市交通压力具有重要意义。传统的预测方法往往难以充分捕捉共享单车租赁数据的复杂时空特征。近年来，深度学习在处理时序数据方面展现出强大优势，其中卷积神经网络（CNN）在捕捉局部特征方面表现出色，而长短时记忆网络（LSTM）则擅长处理时间序列中的长期依赖关系。本文旨在探讨基于CNN-LSTM的共享单车租赁预测研究，并分析其在该领域的应用潜力。1. 共享单车租赁预测的挑战与机遇。

2025-06-08 00:06:34 811

原创基于CNN-LSTM的风电功率预测研究附Matlab代码

本研究针对风电功率预测的非线性和不确定性问题，提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度学习模型。通过结合卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和长短期记忆网络（LSTM）的时序建模能力，有效捕捉风电数据的时空特征。实验结果表明，该模型在风电功率预测中具有较高的准确性和稳定性，能够为电力系统调度和风电并网提供可靠支持。

2025-06-08 00:05:38 744

原创基于CNN-LSTM-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

本研究针对共享单车租赁量预测中复杂非线性与动态变化的难题，构建基于 CNN-LSTM-Attention 的混合模型。通过对共享单车租赁历史数据、气象数据等多源信息进行清洗、特征提取等预处理，将处理后的数据输入模型训练。实验结果表明，该模型在预测精度上显著优于传统模型与单一神经网络模型，能够有效捕捉租赁数据特征，为共享单车企业优化资源调配、提升运营效率提供科学依据。关键词共享单车租赁预测；CNN；LSTM；Attention 机制；混合模型一、引言。

2025-06-07 16:50:13 887

原创基于CNN-LSSVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

随着城市化进程的加速和环保理念的普及，自行车作为一种绿色、健康的出行方式，在全球范围内得到了广泛推广。许多城市推出了公共自行车租赁系统，旨在缓解交通拥堵、减少环境污染，并为市民提供便捷的出行选择。然而，自行车租赁数量受多种因素影响，如天气、节假日、时间段、地理位置等，呈现出复杂的非线性特征。准确预测自行车租赁数量，对于优化车辆调度、提高运营效率、满足用户需求具有重要意义。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、SVR等，在处理非线性、非平稳数据时存在局限性。

2025-06-07 16:48:42 810

原创基于CNN-GRU的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车的租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率具有重要意义。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的混合模型，用于共享单车租赁预测。该模型充分利用CNN在捕捉局部特征方面的优势和GRU在处理序列数据方面的能力，有效地融合了时间序列数据中的空间特征和时间依赖性。

2025-06-07 16:47:41 791

原创基于CNN-GRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

本研究针对共享单车租赁量预测难题，提出基于 CNN-GRU-Attention 的混合模型。通过对多源共享单车租赁数据进行清洗、特征工程等预处理，将数据输入模型训练与预测。实验结果表明，该模型相比传统模型和单一神经网络模型，在共享单车租赁预测中能更精准捕捉数据特征与规律，有效提升预测准确性，为企业运营决策提供有力支持。关键词共享单车租赁预测；CNN；GRU；Attention 机制；混合模型一、引言共享单车作为城市绿色出行的重要方式，近年来在全球范围内迅速普及。

2025-06-07 16:46:48 789

原创基于CNN-BiLSTM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

自行车租赁服务在城市交通中扮演着日益重要的角色，为居民和游客提供了便捷、环保的出行方式。准确预测自行车租赁数量对于优化车辆调度、提升用户体验和管理运营成本至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域展现出强大潜力，尤其是结合卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）的模型，为自行车租赁数量预测提供了新的思路。引言随着共享经济的兴起，城市自行车租赁系统在全球范围内得到了快速发展。这些系统通常由大量的自行车站点和可租赁的自行车组成，用户可以通过手机应用或刷卡等方式方便地租用和归还自行车。

2025-06-07 16:45:52 462

原创基于CNN-BiLSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率和用户满意度至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合模型，用于共享单车租赁预测。CNN层用于捕捉局部时空特征，而BiLSTM层则用于学习时间序列数据中的长期依赖关系。我们利用公开的共享单车租赁数据集对所提出的模型进行训练和评估，并将其与传统机器学习方法和单一深度学习模型进行比较。

2025-06-07 16:44:58 905

原创基于CNN-BiLSTM的风电功率预测研究附Matlab代码

随着全球对可再生能源需求的日益增长，风力发电作为一种清洁、高效的能源形式，其重要性愈发凸显。然而，风电的间歇性和波动性对电网的稳定运行构成了挑战。因此，精准的风电功率预测对于优化电网调度、提高电网稳定性具有至关重要的意义。本文深入探讨了基于卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）融合模型的风电功率预测方法。该模型旨在充分挖掘风电时间序列数据中的空间特征和时间依赖性，以期实现更高精度的风电功率预测。

2025-06-07 16:44:03 935

原创基于CNN-BILSTM-Attention风电功率预测研究附Matlab代码

针对风电功率预测中存在的非线性、波动性强等难题，本研究提出基于 CNN-BILSTM-Attention 的风电功率预测模型。通过收集气象数据、风机运行参数等多源数据并进行预处理，将数据输入模型训练。实验结果表明，该模型在预测精度上优于传统方法及单一神经网络模型，能为电力系统合理调度、提高风电消纳能力提供有力支持。关键词风电功率预测；CNN；BiLSTM；Attention 机制；混合神经网络一、引言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，在能源结构中所占比重日益增加。

2025-06-07 16:43:15 224

原创基于CNN-BiLSTM-Attention的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

随着共享经济的快速发展，城市自行车租赁系统在全球范围内得到了广泛应用。对自行车租赁数量进行准确预测，不仅有助于优化车辆调度、提高运营效率，还能为城市交通规划提供数据支持。传统的预测方法往往难以捕捉复杂的时间序列特征和多维度影响因素。本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）的混合深度学习模型，用于自行车租赁数量的精准预测。

2025-06-07 16:40:45 577

原创基于CNN-BiLSTM-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

本研究针对共享单车租赁量的准确预测问题，提出了一种基于 CNN-BiLSTM-Attention 的混合神经网络模型。通过对共享单车租赁相关数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程等，将处理后的数据输入模型进行训练与预测。实验结果表明，该模型相较于传统预测模型，在共享单车租赁预测方面具有更高的准确性，能够为共享单车运营企业合理调配车辆、优化资源配置提供有效的决策支持。关键词共享单车租赁预测；CNN；BiLSTM；Attention 机制；混合神经网络一、引言。

内容概要：本课程设计旨在通过复现一种基于局部方差和结构相似度（SSIM）的图像质量评价方法，深入理解数字图像处理的核心原理和技术。课程设计包括理论分析、算法实现和实验验证三个主要部分。首先，通过对国内外研究现状的分析，指出了传统图像质量评价方法（如PSNR）存在的问题，提出了结合SSIM和局部方差（LVS）的新方法，以更好地反映人眼视觉特性。接着，详细介绍了SSIM和LVS的计算原理，包括亮度、对比度、结构比较及局部方差分布的相似度计算。最后，通过Matlab实现了MSSIM、WSSIM、LVS等算法，并在TID2013图像库上进行了实验验证，结果显示该方法在PLCC、SRCC和RMSE等指标上表现优异，评价结果更贴近人眼的主观感受。适合人群：具备一定编程基础，尤其是对Matlab有一定了解的学生或研究人员，尤其适合对数字图像处理、图像质量评价感兴趣的通信工程、电子信息等相关专业的本科生或研究生。使用场景及目标：①帮助学生掌握数字图像处理的基本理论和技术，特别是图像质量评价方法；②通过实际编程实现和实验验证，增强学生解决实际问题的能力；③培养学生对图像处理算法的分析、设计和优化能力，提升其工程实践水平。其他说明：本课程设计不仅涵盖了理论知识的学习，还包括了详细的算法实现步骤和实验结果分析。学生在学习过程中应注重理论与实践相结合，通过调试和改进代码，深入理解SSIM和LVS算法的优缺点及其应用场景。此外，该设计还鼓励学生探索更多改进的可能性，以进一步提高图像质量评价的准确性。

2025-06-08

【MATLAB应用数学】基于MATLAB的数学建模与仿真：求解物理、生物及农业领域复杂问题的设计与分析

内容概要：本文档涵盖了MATLAB和SPSS在解决实际问题中的应用。MATLAB部分包括数学建模与程序设计，具体涉及几何形状的质量计算、蒲公英种子传播的模拟、智能温室作物种植优化、动物饲料配方优化以及肿瘤生长模型的建立与拟合。SPSS部分则聚焦于农业统计分析，包括小麦播种方式的产量差异显著性检验、水稻品种和播种期对出苗至抽穗天数的影响分析，以及累积温和三化螟蛾盛发期之间的回归关系研究。适合人群：具有数学、编程基础，从事农业科学、生物医学研究或数据分析的专业人士。使用场景及目标：①学习MATLAB在物理、生物学和农业优化问题中的应用，掌握数学建模和编程技巧；②掌握SPSS在农业统计分析中的应用，包括假设检验、方差分析和回归分析，用于指导农业生产决策。阅读建议：读者应具备一定的数学和编程基础，尤其对MATLAB和SPSS有一定了解。建议结合实际案例，边学边练，加深理解。同时，在学习过程中，注重理论与实践相结合，确保能够独立完成类似的项目任务。

2025-06-08

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空空如也