软件算法开发-优快云博客

原创 ✅MATLAB高级编程技术与案例讲解专栏目录

本教程系统讲解MATLAB高级编程技术，涵盖数据接口、混合编程（支持C/C++/Python等）、算法优化及GUI/APP设计等核心内容。通过学习可掌握MATLAB与外部系统的交互能力、跨语言编程技巧、性能优化方法以及可视化界面开发技能，全面提升工程计算与科学研究的编程效率。

2025-10-31 11:35:30 278

原创【第1章·第10节】将MATLAB代码编译成exe独立可执行文件

摘要：本文介绍了使用MATLAB编译器将.m文件编译为独立可执行程序的方法。通过mcc -W main指令，可将MATLAB代码编译为不依赖完整MATLAB环境的exe文件。文章详细解析了编译原理，并展示了三个典型应用案例：矩阵运算、对话框交互式输入输出和正弦波形绘制。每个案例都提供了完整的MATLAB源代码和编译步骤，最终生成的exe文件均可独立运行，实现了从开发到部署的完整流程。

2026-01-08 02:01:09 4

原创基于NSGA2优化的车间调度算法matlab仿真,优化最大完工时间,总延期,设备总负载,能耗总量

摘要：本文介绍了基于NSGA-Ⅱ算法的多目标车间调度优化方法，该算法通过快速非支配排序、拥挤度计算和精英保留机制，有效求解以最大完工时间、总延期、设备总负载和能耗总量为优化目标的调度问题。程序采用MATLAB实现，包含甘特图绘制功能，可直观展示最优调度方案。算法理论部分详细阐述了四个优化目标的数学定义及NSGA-Ⅱ的核心优势，通过遗传操作生成帕累托最优解集，为调度决策提供多样化方案选择。完整程序可通过指定代码获取。

2026-01-03 22:57:37 284

原创基于蘑菇繁殖优化的LSTM深度学习网络模型(MRO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

摘要：本文提出了一种基于蘑菇繁殖优化算法(MRO)的LSTM超参数优化方法。该方法通过MRO自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量(5-40区间)，以最小化时间序列预测误差。算法流程包括：1)初始化MRO参数和种群；2)通过局部发育和全局迭代进行寻优；3)确定最优参数并构建LSTM网络。程序采用MATLAB实现，包含网络定义、训练参数设置和预测结果处理等模块。实验结果表明，该方法能有效优化LSTM结构参数，提高预测精度。

2025-12-30 02:18:43 795

原创基于山羚羊优化的LSTM深度学习网络模型(MGO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

摘要：本文提出一种基于山羚羊优化算法(MGO)的LSTM超参数优化方法，用于时间序列预测。该方法利用MGO自适应搜索LSTM最优隐含层神经元数量，以最小化预测误差。程序在MATLAB2022A/2024B中实现，包含数据预处理、MGO优化、LSTM训练与预测等模块。MGO-LSTM模型通过模拟山羚羊群体智能行为进行全局寻优，克服传统方法的局部最优问题。实验结果显示，该方法能有效提升LSTM预测精度，适用于一维时间序列分析任务。

2025-12-26 02:05:39 362

原创【第1章·第9节】C语言调用和执行Matlab的m文件函数

摘要：本文介绍了MATLAB MEX文件中的三个核心函数接口：mexCallMATLAB用于调用MATLAB内置函数、用户自定义函数和其他MEX函数；mexCallMATLABWithTrap在功能上与前者类似，但增加了错误捕获功能；mexEvalString则可以直接执行MATLAB语句字符串。文章通过具体代码示例展示了这三个函数的使用方法，包括参数传递、错误处理和MATLAB工作区操作等应用场景，帮助开发者实现C/C++代码与MATLAB环境的交互。

2025-12-22 01:29:22 42

原创基于鹈鹕优化的LSTM深度学习网络模型(POA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

本文提出一种基于鹈鹕优化算法(POA)的LSTM网络超参数优化方法。该方法通过POA算法自适应搜索LSTM隐含层最优神经元数量，以最小化时间序列预测误差。程序采用MATLAB实现，包含数据预处理、POA优化、LSTM训练和预测等模块。POA算法分为两个阶段：1)全局与局部结合的俯冲捕食搜索，通过动态调整搜索步长和适应度比例实现高效优化；2)群体协作的弱解替换机制，动态更新种群以保持多样性。实验结果表明，该方法能有效提升LSTM网络性能，相比传统优化方法具有更好的收敛性和预测精度。

2025-12-17 06:17:10 841

原创【第1章·第8节】图形窗口相关操作函数简介与应用

摘要：本文介绍了MATLAB MEX文件开发中mxSetProperty和mxGetProperty两个核心函数的使用方法。mxSetProperty用于在C/C++代码中修改MATLAB对象属性，支持图形窗口标题、大小、颜色等属性的设置；mxGetProperty则用于读取MATLAB对象属性值。文章通过三个具体案例演示了如何修改图形窗口的名称、大小和背景色，并提供了完整的代码实现和MATLAB调用示例。这两个函数既可用于MEX文件开发，也适用于MATLAB与C/C++混合编程的其他场景。

2025-12-14 04:30:00 113

原创基于ACO蚁群优化算法的多车辆含时间窗VRPTW问题求解matlab仿真

本文研究了带时间窗的多车辆路径规划问题(VRPTW)，提出采用蚁群优化算法求解这一NP-hard问题。程序在MATLAB2022A/2024B环境下实现，通过模拟蚂蚁觅食行为构建可行路径，满足车辆容量和时间窗约束。算法核心包括信息素更新机制、状态转移规则和全局最优路径更新。实验结果表明，该方法能有效优化车辆数和总行驶距离。文中详细阐述了VRPTW问题模型、蚁群算法原理及实现步骤，并提供了程序关键代码片段和运行结果展示，包括最优路径解码和成本变化趋势分析。完整程序可通过指定方式获取。

2025-12-12 01:37:19 744

原创【第1章·第7节】数据维度/元素个数操作函数与应用举例

本文介绍了MATLAB C API中用于处理数组维度和元素数量的三个关键函数：mxGetNumberOfDimensions、mxSetDimensions和mxGetNumberOfElements。mxGetNumberOfDimensions用于获取数组的维度数量，mxSetDimensions可修改数组的维度和各维大小，mxGetNumberOfElements则返回数组总元素数。文中通过C语言示例代码演示了这些函数的具体用法，包括参数校验、函数调用和结果验证等步骤。这些函数是MATLAB底层数组操

2025-12-06 02:50:56 37

原创基于GA遗传优化的5G微基站部署策略matlab仿真

摘要：本文提出一种基于遗传算法(GA)的5G微基站部署优化方法。针对传统部署策略的局限性，该算法通过模拟自然进化过程实现全局优化。程序采用MATLAB实现，包含染色体编码、适应度函数(GDOP指标)计算、选择/交叉/变异等进化操作。结果显示，该方法能有效优化基站三维坐标配置，降低定位误差。文章详细阐述了算法理论、程序实现及测试结果，完整程序可通过指定方式获取。该研究为复杂城市环境下的5G网络规划提供了有效的优化解决方案。

2025-12-04 23:45:23 492

原创【第1章·第6节】内存操作函数/内存释放函数简介与应用举例

本文介绍了MATLAB MEX文件开发中的内存管理函数，包括mxCalloc、mxMalloc、mxRealloc、mxDestroyArray和mxFree。mxCalloc用于分配并初始化内存，mxMalloc分配未初始化内存，mxRealloc调整已分配内存大小。mxDestroyArray专门释放mxArray对象，而mxFree用于释放普通动态内存。文章通过具体示例演示了这些函数的正确使用方法，强调了MATLAB内存管理机制会自动回收非输出相关内存，但推荐开发者主动释放内存以避免潜在问题。同时指出

2025-12-02 02:55:17 52

原创基于跳蛛优化的LSTM深度学习网络模型(JSOA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

摘要：本文提出了一种基于跳蛛优化算法(JSOA)的LSTM神经网络超参数优化方法。程序使用MATLAB实现，通过模拟跳蛛捕食行为（攻击、追击、跳跃）和搜索策略（全局/局部搜索），以预测误差为适应度函数，自动优化LSTM隐含层神经元数量（5-40范围）。算法结合信息素更新机制和边界处理，有效避免局部最优。实验在MATLAB2022A/2024B环境下运行，包含网络结构定义、训练参数设置、预测及结果反归一化等完整流程，最终输出最优神经元数量和预测性能。该方法相比传统优化策略具有更好的收敛速度和全局搜索能力。

2025-11-29 01:34:15 334

原创【第1章·第5节】Sparse稀疏矩阵操作与应用举例

摘要：本文介绍了稀疏矩阵的基本概念及其在MATLAB中的创建方法。稀疏矩阵通过仅存储非零元素及其位置，显著减少内存占用和计算量。重点阐述了两个创建函数：mxCreateSparse用于数值型稀疏矩阵，需指定行列数、非零元素最大值和复数标志；mxCreateSparseLogicalMatrix专用于逻辑型稀疏矩阵。文中提供了完整的C语言示例代码，演示如何创建并填充5×5对角稀疏矩阵，包括数据段、行索引和列索引的设置方法。这两种矩阵分别适用于科学计算中的数值矩阵和图论中的邻接矩阵等场景。

2025-11-24 23:39:12 75

原创基于秃鹰搜索优化的LSTM深度学习网络模型(BES-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

本文提出了一种基于秃鹰搜索优化的 LSTM 网络模型（BES-LSTM），通过 BES 算法优化 LSTM 网络的隐含层个数，以提高时间序列预测的准确性和稳定性。实验结果表明，BES-LSTM 模型在日平均气温预测任务中表现出优异的性能，其预测误差明显小于传统 LSTM 模型。

2025-11-19 14:12:44 415

原创【第1章·第4节】逻辑阵列操作与应用举例

摘要：本文介绍了MATLAB外部接口(MEX)中常用的逻辑数组操作函数，包括mxCreateLogicalMatrix(创建二维逻辑矩阵)、mxCreateLogicalArray(创建多维逻辑数组)和mxCreateLogicalScalar(创建逻辑标量)。这些函数分别用于不同维度的逻辑数据创建，其中逻辑矩阵元素只能是true/false，存储效率高于数值矩阵。文章通过具体示例演示了各函数的使用方法，包括内存管理、数据存储顺序和索引转换等关键点，并提供了完整的C/C++代码实现和MATLAB调用方式。

2025-11-14 15:30:01 57

原创基于IMM交互式多模型卡尔曼滤波的目标位置和速度估计matlab仿真

摘要：本文介绍了基于交互式多模型(IMM)算法的机动目标跟踪方法。该算法通过并行运行多个卡尔曼滤波器（对应不同运动模型），采用模型概率加权融合机制，有效处理目标运动模式突变情况。详细阐述了算法理论框架（含状态向量、多模型设置、核心计算流程）和MATLAB程序实现要点（状态转移矩阵、噪声方差初始化等）。IMM算法的优势在于多模型并行处理、动态权重调整和平滑切换机制，适用于一维至多维目标跟踪场景。程序在MATLAB2022A/2024B版本测试运行，完整代码可通过指定方式获取。

2025-11-11 23:15:55 334

原创【第1章·第3节】字符串阵列的操作与应用举例

本文介绍了MATLAB中处理字符串阵列的相关函数。主要包括：1）创建函数mxCreateString（一维字符串）、mxCreateCharMatrixFromStrings（二维字符矩阵）和mxCreateCharArray（自定义维度数组）；2）转换函数mxArrayToString（支持双字节字符）和mxGetString（单字节字符）。详细说明了各函数的参数、返回值和应用示例，重点强调了内存管理的注意事项。这些函数在MEX文件中实现C语言与MATLAB之间的字符串数据交互时具有重要作用，需要根据字符

2025-11-10 03:03:03 53

原创基于传输熵理论的通信网络拓扑结构推理算法matlab仿真

本文提出了一种基于传输熵(TE)的通信网络拓扑推理方法。程序采用MATLAB实现，通过二元TE初步筛选潜在链路，再使用多元条件TE剔除误报链路，实现高精度网络拓扑识别。算法包含两个核心步骤：首先计算所有节点对的二元传输熵进行初步筛选，然后通过条件传输熵排除间接链路导致的误报。相比传统方法，该方案无需线性假设，能有效处理非线性、非高斯网络环境，特别适合分析数据包与ACK包的因果关联。实验在MATLAB 2022A/2024B环境下运行，程序展示了邻接矩阵构建和可视化过程。该方法克服了格兰杰因果和非线性假设限制

2025-11-05 19:08:34 451

原创【第1章·第2节】MEX文件的用途详解,在MATLAB中执行“Hello world”

摘要：MEX文件在Matlab开发中具有重要作用，可通过C/C++提升程序效率、简化调试流程并拓展功能边界。其核心结构包括mexFunction函数和mxArray数据结构，实现Matlab与C/C++的数据交互。Matlab的C接口提供多种特殊数据类型如mwIndex、mxChar等支持不同运算需求。通过"Hello World"实例演示了MEX文件的编译和执行过程，验证了其基本功能实现。

2025-11-02 23:12:32 513

原创【第1章·第1节】MATLAB和C/C++的混合编程技术概述

MATLAB与C/C++混合编程技术摘要 MATLAB与C/C++混合编程结合了MATLAB的高效算法开发能力和C/C++的系统级性能优势，广泛应用于科学计算与工程领域。该技术通过MEX文件实现，主要包括：1）mexFunction入口函数构建；2）编译器配置（需安装兼容版本如Visual Studio或MinGW-w64）；3）通过mxArray数据类型实现数据交互。开发者需正确设置环境变量并调用mex命令编译代码，最终生成可在MATLAB中调用的动态链接库。实践表明，该方法能显著提升计算性能（10-10

2025-10-31 14:40:22 295

原创基于蝎子捕猎策略优化的LSTM深度学习网络模型(SHS-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

摘要：本文提出了一种基于蝎子捕猎策略(SHS)优化的LSTM网络层数选择方法(SHS-LSTM)，用于一维时间序列预测。该方法通过三个阶段的智能优化：全局感知探索筛选候选层数，局部潜伏利用验证最优层数，最后进行突袭反馈的泛化验证。实验采用MATLAB 2022A/2024B实现，包含网络训练参数设置、预测执行和结果反归一化等核心程序。该方法有效解决了传统LSTM层数选择依赖经验的问题，通过SHS算法与LSTM的融合，实现了预测精度的提升。完整程序代码可通过指定方式获取。

2025-10-30 00:12:57 1000

原创 Matlab混合编程技术学习教程——目录

Matlab混合编程技术概览 Matlab混合编程通过结合C/C++、Python、Java等语言优势，实现性能互补。主要方式包括：1）调用C/C++代码编译为.mex文件，需处理数据类型转换和内存管理；2）直接调用Python模块，需配置解释器和处理数据映射；3）基于JVM与Java交互，可双向调用。关键技术涉及编译器配置、数据类型转换和路径管理，适用于数值计算、AI模型部署等场景。

2025-10-28 23:28:04 100

原创基于线性预测算法的PON系统动态资源调度matlab仿真

本文提出了一种基于线性预测算法的动态资源调度方案，用于优化无源光网络(PON)系统中的带宽分配。该方案通过分析ONU历史流量数据，采用线性预测模型对未来的流量需求进行精准预测，并结合LMS算法动态调整权重系数，实现资源按需分配。MATLAB仿真结果表明，相比传统静态调度方式，该预测算法能显著提高吞吐量、降低延迟并改善带宽利用率。该方案解决了静态调度导致的带宽浪费和业务延迟问题，为PON系统提供了更高效的动态资源调度策略。

2025-10-27 12:32:39 945

原创基于增强型获取-共享知识优化算法的LSTM深度学习网络模型(eGSK-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

本文提出了一种融合增强型获取-共享知识优化算法(eGSK)与LSTM网络的时间序列预测模型(eGSK-LSTM)。该模型通过改进的eGSK算法自动优化LSTM网络层数，解决了传统LSTM层数选择依赖经验的问题。eGSK算法采用知识获取与共享机制，在离散搜索空间高效寻找最优网络结构，结合LSTM强大的时序特征提取能力，实现高精度预测。文中详细介绍了算法原理、程序实现及参数设置，包括边界约束、掩码生成等关键步骤，并展示了在MATLAB环境下的运行效果。该模型特别适用于电力负荷、金融数据等一维时间序列的预测任务。

2025-10-22 03:09:38 857

原创基于遗传优化的CDVRP问题最优值求解matlab仿真

本文介绍了一种基于遗传算法优化CDVRP问题的方法。系统通过MATLAB仿真计算多车辆配送最优路线，考虑容量约束、距离限制和油耗等因素。算法采用遗传优化流程，包括染色体编码、种群初始化、适应度评估、选择交叉变异等步骤。测试结果显示，该方法能有效规划车辆路径，如车辆1行驶155.2km（负载率86.11%，油耗17.17L），车辆2行驶160.31km（负载率94.27%，油耗17.35L）。程序包含路线转换、距离计算和油耗评估等功能模块，实现了带约束物流配送问题的智能优化求解。

2025-10-18 01:29:22 930

原创基于螳螂虾优化的LSTM深度学习网络模型(MShOA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

摘要：本文提出一种基于螳螂虾优化算法(MShOA)的LSTM改进方法(MShOA-LSTM)，通过仿生智能优化解决传统LSTM超参数调优问题。算法融合LSTM时序建模能力与MShOA全局搜索特性，采用偏振触发机制实现"觅食-攻击-防御"三策略协同优化。在MATLAB2022A/2024B环境下验证显示，该方法能自动优化LSTM关键参数（隐藏层节点数、学习率等），显著提升预测精度。程序实现包含参数优化、网络训练和预测模块，采用Adam优化器并支持GPU加速，最终输出反归一化预测结果和收敛曲

2025-10-11 18:19:57 443

原创基于河马优化的LSTM深度学习网络模型(HO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

【摘要】河马优化算法(HO)是一种新型启发式算法，模拟河马的水域选择、领地划分和觅食行为。研究将其与LSTM结合构建HO-LSTM模型，通过HO算法优化LSTM的网络层数、学习率等参数，以最小化预测误差为目标。该模型避免了人工调参的主观性，平衡了模型复杂度与泛化能力，在MATLAB2022A/2024B环境下实现。程序包含数据处理、参数优化和模型构建模块，采用全局变量存储训练测试数据，通过适应度函数评估模型性能。算法通过模拟河马的三种核心行为实现全局搜索与局部优化的平衡，最终输出最优参数构建预测模型。完整程

2025-10-05 02:14:09 412

原创基于黑翅鸢优化的LSTM深度学习网络模型(BKA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

摘要：本文提出一种基于黑翅鸢优化算法(BKA)的LSTM网络层数优化方法。BKA通过模拟黑翅鸢"侦察-俯冲-攻击"的捕食行为，实现全局搜索与局部开发的平衡，有效解决传统LSTM层数选择依赖经验的问题。算法在MATLAB2022A/2024B环境下实现，采用Adam优化器进行训练，通过GPU加速，最大训练轮数为240。实验结果表明，BKA-LSTM模型通过自适应优化网络层数，显著提升了时间序列预测的精度和泛化能力，为复杂时序建模提供了新的解决方案。

2025-10-03 02:30:23 594

原创基于蜣螂优化的LSTM深度学习网络模型(DBO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

本文提出了一种基于蜣螂优化算法(DBO)改进的LSTM预测模型(DBO-LSTM)。该模型通过模拟蜣螂的滚球、跳舞和觅食三种行为，优化LSTM网络的隐含层数量和初始权重等关键参数，解决了传统LSTM依赖经验设置参数导致预测精度不足的问题。算法采用适应度函数评估预测误差，通过滚球行为实现全局搜索，跳舞行为进行局部开发，觅食行为保持多样性。实验结果表明，DBO-LSTM在MATLAB环境下具有较好的预测性能，收敛速度快且能有效避免局部最优。程序实现了网络训练、参数优化和预测功能，并支持GPU加速训练。

2025-09-26 23:36:24 517

原创基于三角测量拓扑聚合优化的LSTM深度学习网络模型(TTAO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

本文介绍了TTAO-LSTM（三角测量拓扑聚合优化的LSTM）模型，该模型通过引入三角测量拓扑聚合机制，将时间序列的局部特征与全局依赖进行结构化融合，同时优化LSTM网络层数量，实现对一维时间序列的高精度预测。程序采用MATLAB2022A/2024B版本，包含数据处理、参数定义和优化算法实现。TTAO算法理论部分详细阐述了三角测量拓扑特征提取和聚合优化机制，通过动态调整网络层数并融入拓扑聚合特征来优化LSTM模型。完整程序展示了从数据预处理到模型优化的完整流程，最终以预测误差最小化为目标进行参数优化。

2025-09-26 23:18:01 551 1

原创基于电鳗觅食优化的LSTM深度学习网络模型(EEFO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

本文提出了一种基于电鳗觅食优化算法(EEFO)的LSTM时间序列预测模型(EEFO-LSTM)。该模型通过模拟电鳗觅食行为的智能优化算法，自动优化LSTM的关键超参数(如隐藏层神经元数量)，避免了传统人工调参的低效问题。EEFO-LSTM结合了EEFO的全局寻优能力和LSTM对时序数据的建模优势，在MATLAB环境下实现了对一维时间序列的高精度预测。实验结果表明，该方法相比传统LSTM具有更快的收敛速度和更好的预测性能。文章详细阐述了算法原理、程序实现流程和关键代码片段，并提供了完整的MATLAB程序。

2025-09-21 01:04:30 781

原创基于海鸥优化的LSTM深度学习网络模型(SOA-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

摘要：该研究提出一种基于海鸥优化算法(SOA)改进的LSTM时间序列预测模型(SOA-LSTM)。针对传统LSTM超参数依赖人工调试导致收敛慢、精度低的问题，利用SOA模拟海鸥捕食迁徙的智能行为来自动优化LSTM关键参数（如隐藏层神经元数）。模型在MATLAB环境下实现，通过SOA全局寻优选择最优参数组合，结合LSTM的门控机制处理时序数据的长短期依赖。测试结果表明，SOA-LSTM相比传统LSTM具有更快的收敛速度、更高的预测精度和更强的鲁棒性。该模型为时间序列预测提供了一种参数自动优化的智能解决方案。

2025-09-21 00:44:40 557

原创基于红尾鹰优化的LSTM深度学习网络模型(RTH-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真

摘要：红尾鹰优化的LSTM（RTH-LSTM）算法结合了红尾鹰优化算法（RTHO）和长短期记忆网络（LSTM），用于一维时间序列预测。RTHO优化LSTM的初始参数，解决局部最优问题，提升预测精度。程序在MATLAB 2022A/2024B上运行，包含LSTM网络结构定义、训练和预测过程。算法通过门控机制处理时间序列的长期依赖关系，利用RTHO的两阶段更新策略（全局探索和局部开发）优化参数。实验使用RMSE作为适应度函数，最终输出训练信息、预测结果和收敛曲线。完整程序保存为R2.mat文件。

2025-09-17 15:43:37 371

原创基于双向LSTM深度学习网络模型的文本序列推荐系统matlab仿真

本文介绍了一种基于双向LSTM的文本序列推荐系统。该系统利用双向LSTM网络捕捉文本序列的前后向时序依赖关系，通过词汇嵌入将文本转换为向量表示，并结合推荐任务目标实现精准推荐。文章详细阐述了算法原理、程序功能（包括30轮训练的网络模型实现）和测试环境（MATLAB 2022A/2024B）。该系统能有效解决海量文本信息筛选难题，为用户提供个性化推荐服务。

2025-09-14 00:22:13 775

原创基于dijkstra算法的WSN网络MAC协议matlab仿真,分析网络延迟与网络开销

本文介绍了基于Dijkstra算法的无线传感器网络(WSN)MAC协议设计及实现。通过将Dijkstra最短路径算法与MAC协议结合，优化网络延迟和能耗。系统采用MATLAB实现，包含网络初始化、路径优化、时隙分配和性能计算四个核心步骤。程序参数设置包括节点分布范围(500单位)、初始能量(1单位)、通信半径(100单位)等关键指标。算法通过构建带权无向图模型，综合考虑节点信任度、通信距离和能耗因素，实现动态路径优化与信道资源分配。该设计相比传统MAC协议能有效降低网络延迟，减少无效能耗，提高网络性能。

2025-09-09 16:00:04 1017

原创基于LSTM深度学习的网络流量测量算法matlab仿真

本文介绍了基于LSTM的网络流量测量方法。LSTM通过门控机制有效解决了RNN的梯度消失问题，能够捕捉长时序数据依赖关系。文章详细阐述了LSTM模型的网络结构设计（输入层、LSTM层、全连接层等）、训练流程和评估方法，并给出了MATLAB实现的部分程序代码和运行结果展示。测试结果表明，该方法能够准确预测网络流量，测量精度较高。文中还包含完整的算法理论概述和模型部署应用说明，为网络流量预测和异常检测提供了有效的深度学习解决方案。

2025-09-06 23:30:36 654 1

原创基于有限元分析法的热压成型过程中结构变形和堆积matlab模拟与仿真

摘要：本文介绍了压印过程的数值仿真方法，包含程序功能描述、测试软件版本及运行结果。程序基于MATLAB实现，通过有限元法离散偏微分方程求解压印过程。核心算法考虑了质量、动量和能量守恒，分析了两种典型压印结构（单凹槽和单凸起）的流体运动特性。程序包含参数初始化、主函数、有限元分割等模块，采用0.1的FEM步进和40阶数值仿真分割。理论部分重点阐述了聚合物在压印过程中的横向粘性流动特征和变形规律。

2025-08-31 15:17:31 446

原创基于IPO智能粒子优化的IIR滤波器参数识别算法matlab仿真

本文介绍了基于IPO智能粒子优化的IIR滤波器参数识别算法。该算法利用智能粒子优化搜索IIR滤波器最优参数，使滤波器性能达到最佳。程序在MATLAB 2022A/2024B版本上运行，主要功能包括：1）通过IPO算法计算最优滤波器参数；2）可视化优化前后的零极点图和幅度响应；3）评估适应度函数。算法核心是通过传递函数和适应度函数（频率响应差异的平方均值）来优化滤波器参数。程序展示了优化前后的滤波器性能对比，包括零极点分布和幅度响应曲线，验证了IPO算法在IIR滤波器设计中的有效性。

2025-08-21 16:21:04 365

原创基于SEIR模型的高传染性疾病多疫区救援调度优化matlab模拟与仿真

摘要：本文基于多疫区SEIR模型研究了高传染性疾病的传播规律及救援资源优化问题。通过MATLAB模拟了易感者(S)、暴露者(E)、感染者(I)和康复者(R)四类人群的动态变化，并分析了药物需求曲线与疫情发展的关联性。研究引入区域间耦合项，改进了传统单区域模型的局限性，同时探讨了医疗资源投入对疫情参数（康复率、感染率、潜伏期）的影响机制。结果表明：1）资源分配能显著改变疫情曲线形态；2）药物需求峰值滞后于感染高峰约10天；3）多区域协同防控可有效降低跨区域传播风险。该模型为疫情防控决策提供了量化分析工具。

2025-08-14 18:13:32 1114

空空如也

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