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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。

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

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。

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。

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。

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。

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

【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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

摘要：本文研究了基于遗传算法(GA)的稀疏线阵优化设计方法。通过将阵元位置编码为染色体，采用实数编码方式，并设计以最小化副瓣电平为目标的适应度函数，在MATLAB环境下实现了稀疏线阵的自动优化。实验结果表明，该方法能有效优化阵元排布，降低副瓣电平。文章详细介绍了阵列模型建立、遗传算法编码原理、适应度函数设计等关键技术，并提供了完整的MATLAB程序实现，包括波束方向图绘制和优化结果展示。该研究为天线阵列设计提供了一种高效的优化方法。

摘要：本文提出一种PSO-NSGAIII混合算法用于解决多目标生产调度问题。该算法融合粒子群优化(PSO)的快速收敛性和NSGAIII的多目标优化能力，通过非支配排序、参考点关联和粒子更新等7个核心步骤，在MATLAB环境下实现了对生产周期、成本、能耗等多目标的优化。实验结果表明，相较于单一算法，该混合算法能有效平衡解的收敛性和多样性，为复杂生产调度问题提供更优解决方案。

本文介绍了基于NSGA-II算法的车间生产调度优化方法。NSGA-II通过非支配排序、拥挤度计算和精英保留策略，有效解决了传统单目标优化在多目标调度中的局限性。文章详细阐述了算法理论，包括数学建模要素、约束条件和多目标函数设计，重点介绍了非支配排序的核心流程。同时提供了部分MATLAB程序片段，展示交叉、变异等遗传操作的具体实现。研究结果表明，该方法能平衡生产周期、设备负载等冲突目标，为车间调度问题提供有效解决方案。参考文献包括多项应用NSGA-II改进算法的研究成果。

本文介绍了基于椭圆曲线密码学(ECC)的图像加密算法。该算法利用ECC在相同安全级别下密钥更短的优势，通过将像素值映射到椭圆曲线上进行加密操作，结合像素置乱和值变换实现图像保护。文章概述了ECC的数学理论基础，包括离散对数问题和点运算定义，并给出了MATLAB实现的部分代码片段，展示了加密过程中的关键运算步骤。该方案适用于资源受限环境，能有效保护图像内容的机密性。参考文献包括ECC算法优化、协处理器设计等相关研究。

本文介绍了贝塔分布在一维时间序列拟合中的应用。贝塔分布是一种定义在(0,1)区间内的双参数连续概率分布，通过形状参数α和β可以灵活刻画数据的分布特征。文章阐述了贝塔分布在比例型时间序列建模中的优势，包括股票涨跌幅、设备故障率等场景。内容涵盖程序功能描述、测试软件版本、部分程序代码、算法理论概述以及参考文献。理论部分重点讲解了贝塔分布的概率密度函数、数据预处理要求和平稳性检验方法，为比例型时间序列分析提供了可靠的概率模型解决方案。

摘要：本文基于鲸鱼优化算法(WOA)实现了圆柱体容器最大体积优化设计。程序采用MATLAB2022A/2024B版本运行，通过模拟座头鲸捕食行为，在满足约束条件下寻找最优半径和高度组合。文中给出了部分程序代码，包括三维容器形状可视化模块，展示了不同迭代次数下的优化结果。算法流程包括初始化种群、适应度计算、参数更新和位置修正等步骤。参考文献[1]提出了一种改进的WOA算法。完整程序实现了从参数初始化到最优解输出的全过程，为圆柱体容器设计提供了有效的优化方法。

摘要：本文对比分析了Split-Bregman算法和GRSR算法在L1正则化问题中的性能。Split-Bregman通过变量分裂和Bregman迭代将复杂优化问题分解为可解析求解的子问题，适用于大规模稀疏优化；GRSR则采用梯度投影和连续化策略，对复杂场景适应性更强。实验基于MATLAB平台测试了两种算法在不同噪声强度下的性能指标（PSNR、MSE等），并给出了核心算法流程和理论分析。结果表明，Split-Bregman在收敛性和计算效率方面表现更优，而GRSR对初始值更敏感但灵活性更高。程序实现展示了完整

摘要：本文基于蒙特卡罗方法，对轮毂电机动态减振结构进行灵敏度分析。通过建立五自由度动力学模型，考虑悬架刚度、阻尼系数等参数对系统振动性能的影响。采用MATLAB进行仿真实验，随机采样500组参数组合，分析簧载质量加速度、轮胎挠度等指标的变化。仿真结果表明，该方法能有效识别关键参数，为轮毂电机减振结构优化提供数据支持，克服了传统经验分析的局限性。研究为新能源汽车轮毂电机的减振设计提供了新的分析思路。

通过动态调整节点通信的能量开销，平衡网络负载，延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型，根据节点间实时距离切换能量计算模式，优化拓扑结构，减少冗余通信能耗。

本课题模型基于Stackelberg博弈理论，用于研究铁路物流中心中铁路运输企业与公路运输企业之间的定价策略和利益协同问题。

本文研究了基于遗传算法的FIR滤波器幅频相频均衡补偿方法。针对FIR滤波器在实际应用中可能出现的幅频不平坦和相频非线性问题，采用遗传算法进行全局优化，通过选择、交叉、变异等操作优化滤波器系数。在MATLAB环境下实现算法，通过频率响应曲线展示了原特性、EQ补偿特性及均衡后的特性对比。算法核心包括种群初始化、适应度评估和迭代优化，最终实现幅频误差和相频误差的最小化。仿真结果表明，该方法能有效改善FIR滤波器的频率响应特性，为数字信号处理中的滤波器优化提供了新思路。

摘要：本文提出了一种基于入侵杂草优化算法(IWO)改进的KNN分类方法。通过模拟杂草扩散和竞争机制，IWO优化KNN的关键参数（K值和距离度量），提高分类性能。在MATLAB环境下实现，程序包含IWO种群初始化、适应度评估、种子扩散等核心模块。实验结果显示，经IWO优化的KNN在测试数据集上准确率显著提升（具体数值见程序输出）。算法结合了IWO的全局搜索能力和KNN的简单高效特性，为分类问题提供了一种有效的优化解决方案。

本文介绍了一种基于不完美维修的定期检测与备件策略联合优化算法，旨在最小化设备全生命周期成本。程序通过MATLAB实现，采用枚举优化算法和离散仿真算法求解模型。核心程序展示了如何通过不同状态下的检测和维修策略计算期望成本，并优化检测周期和订货点。算法原理部分详细描述了系统退化与维修建模、检测与更换策略以及成本函数构建。最终，通过算例分析验证了模型的有效性和适用性，为工业维护领域提供了系统性解决方案。未来研究可进一步拓展至多部件系统和实时状态监测场景。

本文介绍了一种基于自适应交叉概率和变异概率的遗传算法，用于优化地铁车辆的使用寿命和镟修次数。与传统遗传算法相比，该算法通过动态调整交叉和变异概率，提高了优化效率和精度。算法在MATLAB 2022A/2024B版本中运行，核心程序包括选择、交叉、变异等步骤，并根据适应度值动态调整参数。通过对比实验，验证了该算法在优化地铁车辆使用寿命和镟修次数方面的有效性。文章还详细解释了算法的自适应调整原理，包括交叉率和变异率的动态调整策略，以及如何通过适应度值差异进行计算。最终，程序通过仿真实验得出了优化后的使用寿命和镟

对于不同规模的城市 TSP 问题，上述算法的基本原理和步骤是相同的，但在实际实现中可能需要根据城市规模进行一些调整。随着城市规模的增大，问题的复杂度呈指数增长，计算量也会大幅增加。同时，也可以采用一些优化策略，如局部搜索算法与遗传算法相结合，在遗传算法的基础上，对每个个体进行局部搜索，以进一步提高解的质量。以一定的概率对染色体的基因进行变异，即改变基因的值，以增加种群的多样性，防止算法过早收敛。根据染色体的适应度值，按照一定的概率从种群中选择个体，适应度高的个体有更大的概率被选中，用于繁殖下一代。

近年来，智能优化算法被引入到 FIR 滤波器系数的计算中，如粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）和鲸鱼优化算法（WOA）等，这些算法通过模拟自然现象或生物行为，能够在全局范围内搜索最优的滤波器系数。它模拟了鸟群或鱼群的群体行为，每个粒子代表一个潜在的解，通过跟踪个体最优位置 pbest 和全局最优位置 gbest 来更新自己的位置，以寻找最优解。基于WOA鲸鱼优化算法的FIR滤波器系数计算方法，通过模拟座头鲸的狩猎行为，能够在全局范围内搜索最优的滤波器系数。

设工件集合为J={J1​,J2​,⋯,Jn​}，机器集合为M={M1​,M2​,⋯,Mm​}，则一个解可以表示为一个序列，例如(Ji1​​,Mj1​​),(Ji2​​,Mj2​​),⋯,(Jinm​​,Mjnm​​)，其中(Jik​​,Mjk​​)表示第k个加工操作是工件Jik​​在机器Mjk​​上进行。例如，可以根据经验公式T0​=(Emax​−Emin​​)/ln(p0​)来确定，其中Emax​和Emin​分别是目标函数的最大值和最小值的估计值，p0​是一个接近 1 的常数，如 0.95。

NARMAX模型可以表示为：其中，y(k) 是系统在时刻 k 的输出，u(k) 是系统在时刻 k 的输入，e(k) 是系统在时刻 k 的噪声，ny​、nu​ 和 ne​ 分别是输出、输入和噪声的阶数，F 是一个非线性函数。在本文中，我们考虑一个简化的6参数NARMAX模型，假设其形式为：其中，θ=[θ1​,θ2​,θ3​,θ4​,θ5​,θ6​]T 是待辨识的参数向量。

在多传感器数据融合的诸多方法中，贝叶斯估计凭借其坚实的理论基础和强大的处理不确定性信息的能力，占据着举足轻重的地位。在实际应用场景中，传感器所采集的数据往往不可避免地带有噪声、干扰以及不确定性，而贝叶斯估计恰能巧妙地处理这些问题，通过对先验知识和观测数据的综合考量，给出对目标状态的最优估计。这个先验分布可以基于历史数据、专家知识或系统的初始假设来确定。基于贝叶斯估计的多传感器数据融合算法matlab仿真，输入多个传感器的数据，通过贝叶斯估计，得到对应的概率分布，然后 输出融合数据以及融合数据的概率分布。

从地理信息科学中的地形地貌模拟，到环境科学里的污染物扩散分析，再到气象学中的气象要素分布研究等，都对模型能够精确刻画空间变化提出了极高要求。HASM模型旨在通过对离散的空间数据点进行处理，构建出能够准确反映空间连续变化的表面模型。在数学上，给定一组离散的数据点 ​{(xi​,yi​,zi​)}i=1n​，其中(xi​,yi​)是空间位置坐标，​zi​是对应位置的观测值，HASM模型试图找到一个函数 z=f(x,y)，使得该函数在满足一定边界条件的同时，能够以最优的方式拟合这些离散数据点。