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原创 完整代码、论文复现及科研仿真定制事宜
1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP）3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌）3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码）1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW）1.3.4 无人机三维路径规划问题研究。3.1.2 发票、身份证、银行卡识别。3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别。3.1.8 指纹、手势、虹膜识别。1.2.4 水库梯度调度研究。1.2.1 装配线调度研究。1.6.2 配电网系统优化。1.2.2 车间调度研究。
2023-09-27 09:31:31
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原创 完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。部分博客matlab代码已上传优快云资源，点击博主博客主页->资源->搜索，订阅专栏领取各个专栏大礼包，适合新手和进阶者学习。更多Matlab仿真内容点击👇。🍊个人信条：格物致知。
2023-03-03 07:42:33
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原创 智能优化与机器学习结合算法实现时序数据预测matlab代码清单
涵盖卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP神经网络、RBF神经网络、宽度学习等多种神经网络及智能算法优化神经网络matlab源码
2022-11-03 04:24:33
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原创 智能优化与机器学习结合算法实现数据分类matlab代码清单
涵盖卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP神经网络、RBF神经网络等多种神经网络及智能算法优化神经网络matlab源码
2022-11-03 04:21:13
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原创 智能优化与机器学习结合算法实现数据预测matlab代码清单
涵盖卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP神经网络、RBF神经网络等多种神经网络及智能算法优化神经网络matlab源码
2022-11-03 04:18:24
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原创 【天线】基于灰狼优化算法GWO的 Leaky-Wave 天线的电容参数优化附MATLAB代码
这段代码是 基于灰狼优化算法（GWO）的叉指电容器（IDC）参数优化程序，核心目标是通过 GWO 算法求解 IDC 的关键设计参数（指宽、指间距、指长），使 IDC 的串联电容值精确逼近目标值（1.30 pF）。代码融合了电磁学电容计算模型与智能优化算法，是典型的 “工程性能优化” 应用场景。
2025-12-01 17:50:22
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原创 【信号分解】使用alo、ao、ga、gwo、mpa、spo、woa六种算法对vmd算法中的参数进行优化附Matlab代码
变分模态分解（VMD）作为信号处理领域的前沿算法，近年来备受关注。它的核心在于构建精妙的变分模型，能将复杂信号自适应地分解成若干个带宽有限的模态分量。简单来说，就是把一个混合了多种频率成分的信号，像拆解复杂拼图一样，拆分成一个个相对简单、频率特征明确的小部分。这种特性使得 VMD 在机械故障诊断、生物医学信号分析等多个领域大显身手。
2025-12-01 17:49:52
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原创 【无人艇编队】基于数据驱动神经预测器 分布式通信网络 制导向量场GVF的5 艘欠驱动约束性自主水面船舶USV的分布式路径跟踪与编队控制Matlab仿真，确保多USV在复杂轨迹下保持预设编队
（一）USV 编队应用场景与控制需求路径跟踪精度：跟踪复杂轨迹（如螺旋线、折线、避障轨迹）时，位置误差≤0.5 倍船长（假设船长 5m，误差≤2.5m）；编队保持能力：预设编队构型（如正五边形，边长 10m）下，相邻 USV 距离偏差≤1m，航向一致性偏差≤5°；分布式鲁棒性：无中心节点，单 USV 通信中断时编队仍能稳定，环境干扰（风、流）下控制量平滑无震荡。
2025-12-01 17:41:41
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原创 【图像加密】基于混沌序列 结合Shuffling 和 Diffusion像素位置置乱和灰度值扩散的图像加密算法研究附matlab代码
段 MATLAB 代码是一套完整的图像加密算法性能测试程序，核心不仅实现了图像的加密与解密，更重点围绕加密算法的安全性和效率展开全面评估。代码覆盖密钥分析、直方图分析、相关性分析等多个密码学关键指标测试，是加密算法研发中验证性能的标准化流程，以下是详细解析：一、核心流程：加密解密与基础验证代码首先完成图像加密和解密的基础流程，为后续性能分析提供数据支撑：1. 数据初始化：读取 256×256 的标准测试图像lena256.bmp，获取图像尺寸[M,N]。
2025-12-01 17:38:33
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原创 【滤波跟踪】基于里程计和GNSS组合的卡尔曼滤波器定位附matlab代码
（一）单一传感器定位的局限性里程计（以轮式里程计为例）：基于车轮编码器计算位移，短时间内定位精度高（误差≤0.5% 行驶距离），但存在累积误差—— 轮子打滑、地面不平整、 encoder 量化误差会导致位置偏差随时间呈线性增长，100m 行驶后误差可能超过 5m。
2025-12-01 17:36:04
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原创 【机械臂路径规划】基于RRT快速探索随机树算法在多边形障碍物的 2D 工作空间中，寻找 4 自由度串联机械臂从初始关节角度（qI）到目标关节角度（qG）的无碰撞路径附Matlab代码
prev =[];U = [1:n];end。
2025-12-01 17:33:35
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原创 【路径规划】基于 RRT快速探索随机树算法，在含矩形障碍物的100×100二维空间中，从起点 (0,0) 探索到目标点 (40,40) 的无碰撞路径附Matlab代码
一）二维空间与坐标设定在本次路径规划的研究中，我们构建了一个 100×100 的二维笛卡尔坐标系，这是一个基础且直观的数学模型，广泛应用于各类路径规划算法的仿真与验证。坐标系的左下角被定义为起点 (0,0)，而目标点则设定为 (40,40)。在实际应用中，这个二维空间可以类比为机器人在一个有限平面区域内的运动范围，或者是智能体在特定场景下的活动空间。坐标轴的单位采用虚拟单位长度，这种设定使得我们能够专注于算法本身的逻辑和性能，而无需过多考虑实际物理单位带来的复杂性。（二）矩形障碍物布局。
2025-12-01 17:31:46
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原创 【路径规划】基于A星算法结合人工势场法实现多机器人和单机器人的动态避障附matlab代码
基于A 星算法结合人工势场法（A*-APF）** 的单 / 多机器人动态避障路径规划完整实现方案。该方案融合了 A 星的全局最优路径规划能力和人工势场法的局部动态避障响应速度**，支持静态障碍物、动态障碍物（随机移动），以及多机器人间的协同避障，包含完整的可视化动态演示。
2025-12-01 17:28:17
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原创 PSO-Transformer-BiLSTM分类预测/故障诊断，优化参数为注意力机制头数、学习率、正则化系数、隐藏层单元，图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图
优化器：粒子群优化（PSO）—— 搜索最优超参数组合核心模型：Transformer + BiLSTM 混合网络Transformer 编码器：提取全局依赖特征（通过注意力机制捕捉长时序关联）BiLSTM：提取双向时序局部特征（适配故障数据的时序特性）全连接层 + L2 正则化：分类输出优化目标：验证集分类准确率（PSO 适应度函数）
2025-12-01 11:55:55
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原创 TCN-Transformer-GRU多输入单输出回归预测（串联）MATLAB代码实现
在时间序列分析领域，多变量回归预测扮演着至关重要的角色。它不仅能揭示复杂系统内部各变量之间的相互作用，更能对未来趋势做出预测，从而为决策提供有力支撑。近年来，深度学习模型凭借其强大的特征学习能力，在时间序列预测任务中展现出卓越的性能。本文将深入探讨一种融合了时间卷积网络（TCN）、Transformer和门控循环单元（GRU）的新型多变量回归预测模型，分析其工作原理、优势以及应用前景。一、深度学习在时间序列预测中的发展。
2025-12-01 11:45:23
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原创 PSO-Transformer-GRU分类预测/故障诊断，优化参数为注意力机制头数、学习率、正则化系数、隐藏层单元，图很多，包括分类效果图，混淆矩阵图
一、PSO-Transformer-GRU方法概述模型架构：该模型结合了Transformer编码器和门控循环单元（GRU）。首先，输入序列经过Transformer编码器（包含多头自注意力机制和前馈神经网络）提取特征，然后通过GRU捕捉时序依赖关系，最后通过全连接层进行分类。粒子群优化（PSO）：PSO是一种群体智能优化算法，用于搜索最优超参数组合。每个粒子代表一组超参数（注意力头数、学习率、正则化系数、隐藏层单元数），通过迭代更新粒子的位置（即超参数值）来最小化损失函数（如交叉熵）。
2025-12-01 11:34:26
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原创 CNN-BiGRU-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！Matlab代码实现
数据预处理：将数据整理成适合时序分类的格式，通常为[samples, timesteps, features]。构建模型：使用CNN层（一维卷积）提取局部特征。使用BiGRU层捕获时序上下文信息（双向）。加入Attention层（通常为自注意力或对BiGRU输出的注意力）以增强重要时间步的表示。全连接层和分类输出层。训练模型。使用SHAP进行可解释性分析：创建DeepExplainer（适用于深度学习模型）或KernelExplainer。计算SHAP值。绘制特征重要性、特征依赖图等。
2025-12-01 11:30:31
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原创 TCN-Transformer-LSTM多输入单输出回归预测（串联）MATLAB代码实现
多元时间序列预测是众多领域中的关键任务，如金融、能源、交通等。近年来，深度学习模型在这一领域取得了显著进展。本文深入探讨了一种结合时间卷积网络（TCN）、Transformer和长短期记忆网络（LSTM）的新颖架构，旨在提升多元回归预测的准确性和鲁棒性。该模型利用TCN捕获时间序列中的局部模式，Transformer学习序列间的长期依赖关系，并辅以LSTM对序列信息的进一步整合。本文详细阐述了模型架构、关键技术和训练过程，并通过实验验证了其在多个公开数据集上的优越性能，并与其他主流方法进行了对比分析。
2025-12-01 11:29:26
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原创 SSA-Transformer-LSTM麻雀搜索算法优化组合模型分类预测结合SHAP分析！优化深度组合模型可解释分析，Matlab代码
该组合模型由三个核心部分组成：SSA模拟麻雀觅食行为的三类角色：发现者（Explorer）：引领种群搜索方向位置更新公式：%% 导入数据（时间序列的单列数据）result = xlsread('data.xlsx');%% 数据分析num_samples = length(result); % 样本个数kim = 15; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测%%
2025-12-01 11:27:04
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原创 VMD-Transformer-LSTM组合模型锂电池剩余寿命预测（NASA电池数据集容量特征提取+RUL电池剩余寿命预测）MATLAB代码
NASA电池数据集提供了多个电池在循环充放电过程中的容量衰减数据。每个电池的容量数据构成一个时间序列。数据划分：例如，使用B0005电池数据作为训练集，B0006电池数据作为测试集。构建时序数据集：设定时间步长（如用前2个时间点的数据预测下一个时间点的容量），即延时步长（look_back）为2，预测步长（forecast_step）为1。
2025-12-01 11:23:26
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原创 TCN-Transformer-BiLSTM多输入单输出回归预测（串联）MATLAB代码实现
光伏发电作为一种清洁能源，其发电量的预测对于电网稳定运行和能源调度至关重要。然而，光伏发电量受多种因素影响，如日照强度、温度、云层覆盖等，呈现出显著的非线性、非平稳性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其复杂的时序特征。近年来，深度学习技术，特别是Transformer和时间卷积网络（TCN）的兴起，为光伏发电量预测提供了新的途径。本文将探讨一种基于TCN-Transformer-BiLSTM的混合模型，用于提高光伏发电量预测精度，并提供相应的Matlab代码实现。一、模型架构设计。
2025-12-01 11:18:17
657
原创 VMD分解+核主成分降维+物理信息神经网络！VMD-KPCA-PINN多变量时序光伏功率预测，MATLAB代码
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2025-12-01 11:17:02
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原创 基于SVMD-SCSSA-MCKD振动信号分析的早期微弱故障诊断MATLAB代码，SVMD为连续模态分解算法，SCSSA为改进麻雀算法，MCKD为最大相关峭度解卷积
基于引用[1]的描述，我将逐步解释该方法的核心内容。该方法结合了变分模式分解（VMD）、核主成分分析（KPCA）和物理信息神经网络（PINN），用于预测光伏功率时间序列数据。整体目标是提高预测精度和泛化能力，通过数据分解、降维和物理约束来优化模型。
2025-12-01 11:11:01
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原创 Bayes/BO-CNN-LSTM、CNN-LSTM、LSTM三模型多变量回归预测Matlab代码
模型概述LSTM模型：长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络（RNN），专门设计用于解决长期依赖问题。它通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）控制信息的流动，适用于时序数据的预测2。CNN-LSTM模型：结合了卷积神经网络（CNN）和LSTM。CNN用于提取输入数据的空间特征（例如，在多变量时序中，不同变量之间的关系），然后将提取的特征序列输入到LSTM中进行时序建模2。Bayes/BO-CNN-LSTM模型。
2025-12-01 11:09:38
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原创 粒子群优化GM(1,N)背景值的预测附Matlab代码
粒子群优化（PSO）GM (1,N) 背景值的预测方案，核心是针对传统 GM (1,N) 模型背景值（采用相邻两点均值）存在的误差缺陷，通过 PSO 算法全局寻优背景值的加权参数，提升灰色模型在小样本、贫信息场景下的预测精度。
2025-11-30 14:21:40
664
原创 购物篮FPGrowth关联规则以及粒子群优化规则选取附Matlab代码
购物篮分析的 FPGrowth 关联规则挖掘 + 粒子群优化（PSO）规则选取完整方案，核心是通过 FPGrowth 高效挖掘商品间关联规则，再用 PSO 算法从海量规则中筛选出 “高支持度、高置信度、低冗余、强业务价值” 的最优规则集，解决传统关联规则挖掘中规则冗余、实用性低的问题。
2025-11-30 13:42:14
531
原创 【目标融合】卡尔曼滤波的松耦合反馈式GNSS辅助 INS惯性导航系统融合算法附matlab代码
卡尔曼滤波（KF）的松耦合反馈式 GNSS/INS 融合算法完整技术方案与仿真实现，核心是通过 “INS 连续导航输出 + GNSS 离散高精度观测” 的松耦合架构，结合反馈式误差校正机制，解决 INS 误差累积和 GNSS 信号中断时的导航鲁棒性问题，适用于无人机、自动驾驶、机器人等场景。
2025-11-30 13:38:09
812
原创 大白鲨优化算法优化极限学习机(WSO-ELM)的空气质量指数预测附Matlab代码
大白鲨优化算法（WSO）优化极限学习机（ELM）的空气质量指数（AQI）预测完整实现，核心是用 WSO 算法优化 ELM 的输入层权重和隐含层偏置，解决 ELM 随机初始化参数导致的预测精度不稳定问题，提升 AQI 时序预测性能。
2025-11-30 13:34:37
444
原创 【卫星】基于GNSS的立方星精确轨道确定导航方法附matlab代码
基于 GNSS 的立方星精确轨道确定（OD）导航方法的完整技术方案与仿真实现，核心适配立方星 “小体积、低功耗、低成本” 的约束，采用 “GNSS 观测建模 + 简化轨道动力学 + 卡尔曼滤波” 架构，实现低轨（LEO）立方星的米级 / 亚米级轨道确定。
2025-11-30 13:30:48
770
原创 【无人机三维路径规划】基于人工势场结合RRT采用AABB碰撞检测实现飞行器三维路径规划附matlab代码
人工势场（APF）+ RRT + AABB 碰撞检测的无人机三维路径规划完整实现，核心是融合 APF 的目标导向性与 RRT 的概率完备性，通过 AABB（轴对齐包围盒）实现高效三维碰撞检测，解决无人机在复杂三维环境中的避障与路径寻优问题。
2025-11-30 13:25:42
794
原创 【路径规划】带目标偏向采样的基础 RRT快速探索随机树路径规划算法Matlab实现
RRT 是一种概率完备的路径规划算法，核心思想是：从起点出发，构建一棵随机生长的树；每次迭代随机采样空间内一点，在树上找距离该点最近的节点；从近邻节点向采样点扩展固定步长，生成新节点；若新节点无碰撞，加入树中；重复迭代，直到树生长到目标点附近，回溯得到路径。
2025-11-30 13:20:31
600
原创 【通信】毫米波用户中心式大规模MIMO系统的频谱效率性能仿真程序，对比三种不同的RRH选择策略基线 NN、优化算法 IDPSO-C、IDPSO-D在不同RRH服务数量下的和速率表现附Matlab代码
部署场景：宏小区内均匀部署M个 RRH（远程射频头），U个用户随机分布，用户中心式架构（每个用户由K个 RRH 服务，K为可配置参数）；天线配置：每个 RRH 配备N_r根发射天线（大规模 MIMO，如 32 根），每个用户配备N_u根接收天线（如 2 根）；毫米波信道：采用 Saleh-Valenzuela 模型，包含视距（LOS）/ 非视距（NLOS）路径，考虑路径损耗、小尺度衰落、角度扩展。
2025-11-30 13:17:40
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原创 【图像水印】基于剪切波变换和灰狼优化算法的图像水印技术研究附Matlab代码
原始图像 → 预处理（灰度化）→ 剪切波变换分解 → 水印预处理（二值化+Arnold置乱）→GWO优化嵌入强度 → 水印嵌入（剪切波系数修改）→ 含水印图像 →（攻击测试：噪声/压缩/滤波等）→ 剪切波逆变换 → 水印提取（置乱恢复）→ 性能评估。
2025-11-30 13:12:46
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原创 【无人艇编队】基于引导向量场GVF和分布式通信的5艘欠驱动USV编队控制Matlab仿真，通过分布式协同 + 边界约束 + 抗扰补偿 三层架构，实现USV在动态路径、外部扰动下的稳定菱形编队
基于引导向量场（GVF）+ 分布式通信的 5 艘欠驱动 USV 菱形编队控制 Matlab 仿真完整实现，采用 “分布式协同 + 边界约束 + 抗扰补偿” 三层架构，支持动态路径跟踪、外部扰动抑制和安全边界限制，可直接运行并调整参数底层：抗扰补偿层：基于干扰观测器（DOB）估计风、浪、流等外部扰动，实时补偿到控制律，提升鲁棒性；中层：分布式协同层：基于无向连通通信拓扑，设计一致性协议，实现 5 艘 USV 的菱形编队保持（1 艘领航者 + 4 艘跟随者）；上层：边界约束层。
2025-11-30 08:50:41
667
原创 【卫星】基于无迹卡尔曼滤波UKF融合GNSS与激光雷达Lidar数据的定位算法，适用于移动机器人无人设备的状态估计（位置、航向、速度、角速度）附matlab代码
Ci = 2;k = 2;endifk++;
2025-11-30 08:05:02
802
原创 【状态估计】Kalman滤波器，EKF和粒子过滤器附matlab代码
卡尔曼滤波器（KF）、扩展卡尔曼滤波器（EKF）、粒子过滤器（PF）性能对比，以目标跟踪为统一仿真场景（位置 + 速度估计），帮助理解三种算法的核心差异、适用场景和工程实现细节。
2025-11-30 08:02:41
775
原创 【信号识别】基于语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别附Matlab代码
基于MFCC 特征提取 + CNN 深度学习的完整语音识别实现方案，支持中文 / 英文语音指令识别，包含数据预处理、特征提取、模型训练、评估与预测全流程，代码可直接运行并适配自定义数据集。
2025-11-30 08:01:00
476
原创 【设备优化】基于粒子群算法 的多变量约束优化程序，核心目标是：在满足系统失效率约束的前提下，最小化生命周期成本附Matlab代码
核心计算模块，实现 LCC 和 fLPSP 的建模：LCC = 购置成本 + 维护成本 + 故障损失成本（贴合设备全生命周期成本定义）fLPSP = 1 - 系统生命周期可靠度（串联系统 + 并联冗余，符合工程实际）
2025-11-30 07:58:47
572
原创 【天线】单输入多输出SIMO无线通信系统的链路级Matlab仿真，验证瑞利衰落信道中 BPSK QPSK 两种调制方式的误码率（BER）性能，以及最大比合并MRC技术的分集增益与阵列增益
该 MATLAB 代码实现了单输入多输出（SIMO）无线通信系统的链路级仿真，核心目标是验证瑞利衰落信道中 BPSK/QPSK 两种调制方式的误码率（BER）性能，以及最大比合并（MRC）技术的分集增益与阵列增益。具体功能包括：生成随机比特流，完成 BPSK/QPSK 符号映射；模拟瑞利平坦衰落信道传输与加性高斯白噪声（AWGN）干扰；采用 MRC（最大比合并）技术合并多天线接收信号；基于最大似然（ML）准则解调符号，统计误码率；对比理论 BER 与数值仿真 BER，计算阵列增益和分集增益；
2025-11-30 07:50:50
670
【配置c / c++环境】相关内容的VIP资源，包括但不限于环境配置实操教程、常见问题+详解等 标题/简介不少于20字
2025-06-08
【配置c / c++环境】相关内容的VIP资源，包括但不限于环境配置实操教程、常见问题+详解等 标题/简介不少于20字
2025-06-08
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2025-06-08
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2025-06-08
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2025-06-08
空空如也
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