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网站被k有什么表现,wordpress整合微信登陆,上海健康证查询网址,如何建站网站✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;个人信条#xff1a;格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍风电作为清洁可再生能源的重要组成部分在能源转型进程中占据关键地位。然而风能的随机性、波动性和间歇性特征导致风电功率输出不稳定给电力系统的安全稳定运行、调度规划带来巨大挑战。准确的风电功率预测是解决这一问题的核心手段。反向传播BP神经网络因具备强大的非线性映射能力被广泛应用于风电功率预测领域但传统BP神经网络存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等固有缺陷。遗传算法GA作为一种全局优化算法具有鲁棒性强、全局搜索能力优异的特点。为此本研究提出一种基于遗传优化算法优化BP神经网络GA-BP的风电功率预测模型。首先分析风电功率的影响因素选取风速、风向、空气密度等关键特征作为模型输入其次利用遗传算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行全局寻优得到最优参数组合最后将优化后的参数代入BP神经网络进行训练构建风电功率预测模型。通过实际风电数据集进行仿真实验结果表明与传统BP神经网络相比GA-BP预测模型在平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE和决定系数R²等评价指标上均有显著提升有效提高了风电功率预测的精度和稳定性为电力系统的高效调度和安全运行提供了可靠的技术支撑。关键词风电功率预测BP神经网络遗传算法全局优化非线性映射1 引言1.1 研究背景与意义随着全球能源危机和环境问题日益严峻开发利用清洁可再生能源已成为世界各国的共识。风能作为一种储量丰富、无污染的可再生能源其开发利用规模不断扩大风电在电力系统中的占比逐年提升。然而风能受气象条件如风速、风向、温度、湿度等的影响显著具有强烈的随机性、波动性和间歇性导致风电功率输出难以精准把控。这种不确定性给电力系统的安全稳定运行、机组调度、电网规划以及电能质量保障带来了诸多挑战一方面过量的风电功率并网可能导致电网频率、电压波动影响供电可靠性另一方面为应对风电功率的波动电力系统需要预留大量的备用容量增加了电力系统的运行成本。准确的风电功率预测能够有效降低风能不确定性带来的负面影响对电力系统的经济高效运行具有重要意义。通过精准预测风电功率电力调度部门可以提前制定合理的调度方案优化常规能源机组的出力减少备用容量的预留降低运行成本同时也能为风电项目的规划设计、设备运维提供科学依据推动风电产业的健康可持续发展。因此研究高精度、高稳定性的风电功率预测方法具有重要的理论价值和实际应用意义。1.2 国内外研究现状目前风电功率预测方法主要分为传统预测方法和智能预测方法两大类。传统预测方法包括时间序列法、物理模型法、统计回归法等。时间序列法基于风电功率的历史数据通过建立时间序列模型如ARIMA模型进行预测该方法计算简单但对非线性数据的拟合能力有限物理模型法基于气象学原理通过分析风速、风向等气象数据和风机的物理参数进行预测预测精度受气象数据精度的影响较大且计算复杂统计回归法通过建立风电功率与影响因素之间的统计回归模型进行预测适用于线性关系较显著的场景但难以处理复杂的非线性关系。随着人工智能技术的发展智能预测方法因其强大的非线性映射能力和自适应学习能力在风电功率预测领域得到了广泛应用。其中BP神经网络是应用最广泛的智能预测模型之一其能够通过多层神经元的协同作用拟合风电功率与影响因素之间复杂的非线性关系。然而传统BP神经网络采用梯度下降法进行参数优化存在易陷入局部最优解、收敛速度慢、对初始权重和阈值敏感等缺陷限制了其预测精度的进一步提升。为解决传统BP神经网络的不足研究者们提出了多种基于智能优化算法的改进方案如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。遗传算法作为一种基于生物进化理论的全局优化算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好、不依赖于问题的梯度信息等优点被广泛用于优化神经网络的初始权重和阈值。国内外学者已开展了相关研究国外学者通过遗传算法优化BP神经网络的结构和参数应用于风电功率预测取得了一定的预测效果国内学者也针对遗传算法优化BP神经网络的策略进行了改进如优化遗传算法的选择、交叉、变异算子提高了优化效率和预测精度。但现有研究中部分模型存在遗传算法优化策略不够完善、对影响因素的筛选不够精准等问题仍有进一步提升的空间。1.3 研究内容与技术路线本研究以提高风电功率预测精度为目标开展基于遗传优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究主要研究内容如下1风电功率影响因素分析与数据预处理梳理影响风电功率的关键因素选取合适的输入特征对收集的风电数据集进行清洗、归一化等预处理操作为模型训练提供高质量的数据支撑。2传统BP神经网络风电预测模型构建确定BP神经网络的网络结构输入层、隐含层、输出层节点数设计网络的激活函数、损失函数和优化器构建基础的风电功率预测模型。3遗传算法优化BP神经网络模型构建设计遗传算法的编码方式、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子利用遗传算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行全局寻优得到最优参数组合将最优参数代入BP神经网络构建GA-BP风电功率预测模型。4模型验证与性能分析选取实际风电数据集分别训练传统BP神经网络模型和GA-BP模型采用平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE、决定系数R²等指标对模型的预测性能进行评价验证GA-BP模型的优越性。本研究的技术路线如下首先明确研究目标和问题收集相关数据和文献其次进行数据预处理和影响因素分析确定模型输入特征然后分别构建传统BP神经网络模型和GA-BP优化模型接着利用实际数据集进行模型训练和测试最后对比分析两种模型的预测性能得出研究结论并提出展望。2 相关理论基础2.1 BP神经网络2.1.1 BP神经网络的基本结构BP神经网络是一种多层前馈神经网络主要由输入层、隐含层和输出层三部分组成各层神经元之间通过权重连接层内神经元之间无连接。输入层负责接收外部输入的特征数据将其传递给隐含层隐含层是神经网络的核心部分通过激活函数对输入数据进行非线性变换提取数据中的深层特征输出层将隐含层的输出结果进行处理后输出预测值。BP神经网络的层数和各层神经元数量可根据具体问题进行调整隐含层的数量通常为1-2层过多的隐含层会导致模型复杂度增加出现过拟合现象。2.1.2 BP神经网络的工作原理BP神经网络的工作过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播阶段输入特征数据通过输入层进入网络经过各层权重的加权求和和激活函数的变换后依次传递到隐含层和输出层最终得到预测输出值。设输入层神经元数量为n隐含层神经元数量为m输出层神经元数量为k输入向量为X(x₁,x₂,...,xₙ)隐含层输入向量为H_in(h_in₁,h_in₂,...,h_inₘ)隐含层输出向量为H(h₁,h₂,...,hₘ)输出层输入向量为Y_in(y_in₁,y_in₂,...,y_inₖ)输出层输出向量为Y(y₁,y₂,...,yₖ)输入层到隐含层的权重矩阵为W₁(w₁ᵢⱼ)ₙ×ₘ隐含层到输出层的权重矩阵为W₂(w₂ⱼₖ)ₘ×ₖ隐含层阈值为b₁(b₁₁,b₁₂,...,b₁ₘ)输出层阈值为b₂(b₂₁,b₂₂,...,b₂ₖ)隐含层激活函数为f(·)输出层激活函数为g(·)。则各层的计算过程如下隐含层输入h_inⱼ Σₙᵢ₌₁(w₁ᵢⱼxᵢ) b₁ⱼ j1,2,...,m隐含层输出hⱼ f(h_inⱼ) j1,2,...,m输出层输入y_inₖ Σₘⱼ₌₁(w₂ⱼₖhⱼ) b₂ₖ k1,2,...,k输出层输出yₖ g(y_inₖ) k1,2,...,k反向传播阶段计算预测输出值与实际值之间的误差通过梯度下降法将误差从输出层反向传播到隐含层和输入层调整各层的权重和阈值以减小预测误差。设实际输出向量为T(t₁,t₂,...,tₖ)损失函数采用均方误差MSE则损失函数为E 1/(2k) Σₖₖ₌₁(yₖ - tₖ)²。通过梯度下降法求解损失函数的最小值更新权重和阈值W_new W_old - η∂E/∂W_oldb_new b_old - η∂E/∂b_old其中η为学习率。2.1.3 传统BP神经网络的缺陷传统BP神经网络虽然在非线性预测问题中具有一定的优势但也存在明显的缺陷1易陷入局部最优解由于采用梯度下降法进行参数优化当损失函数存在多个局部极小值时算法容易陷入局部最优解无法找到全局最优解导致预测精度受限2收敛速度慢梯度下降法的收敛速度较慢尤其是在处理复杂数据集时需要大量的迭代次数才能达到稳定的预测效果3对初始权重和阈值敏感BP神经网络的初始权重和阈值通常采用随机初始化的方式不同的初始值可能导致模型的训练结果差异较大影响模型的稳定性和泛化能力4网络结构难以确定隐含层的数量和各层神经元的数量需要依靠经验进行选择缺乏科学的理论依据可能导致模型过拟合或欠拟合。2.2 遗传算法2.2.1 遗传算法的基本原理遗传算法是由美国学者Holland于1975年提出的一种基于生物进化理论的全局优化算法其灵感来源于生物的自然选择和遗传变异现象。遗传算法将优化问题的解编码为染色体通过模拟生物的选择、交叉、变异等遗传操作在解空间中进行全局搜索逐步淘汰适应度差的个体保留适应度优的个体经过多代进化后得到问题的最优解或近似最优解。遗传算法不依赖于问题的梯度信息具有全局搜索能力强、鲁棒性好、适用于复杂非线性优化问题等优点。2.2.2 遗传算法的基本操作遗传算法的基本操作主要包括编码、初始化种群、适应度函数设计、选择、交叉和变异具体如下1编码将优化问题的解转换为遗传算法可处理的染色体编码形式常用的编码方式有二进制编码、实数编码等。二进制编码将解表示为二进制字符串易于实现遗传操作但存在编码和解码误差实数编码直接将解表示为实数避免了编码和解码误差适用于连续参数的优化问题本研究采用实数编码方式。2初始化种群随机生成一定数量的染色体组成初始种群。种群规模的大小会影响算法的搜索效率和优化效果种群规模过大会增加计算量降低搜索效率种群规模过小可能导致算法陷入局部最优解。通常根据问题的复杂度选取种群规模为20-100。3适应度函数适应度函数是评价染色体优劣的标准用于衡量个体的适应能力。适应度函数的设计直接影响遗传算法的优化效果通常根据优化目标来构建。本研究的优化目标是最小化BP神经网络的预测误差因此适应度函数可采用预测误差的倒数或负误差值使适应度值越大的个体对应的BP神经网络预测精度越高。4选择选择操作是根据个体的适应度值从当前种群中选择优秀的个体进入下一代种群体现了“适者生存”的自然选择原则。常用的选择算子有轮盘赌选择、锦标赛选择等。轮盘赌选择根据个体适应度值占总适应度值的比例来选择个体操作简单但可能导致适应度值较大的个体被过度选择降低种群的多样性锦标赛选择通过随机选取一定数量的个体进行竞争选择适应度值最优的个体进入下一代具有较好的鲁棒性和选择压力本研究采用锦标赛选择。5交叉交叉操作是将两个父代个体的染色体进行交换重组生成新的子代个体以增加种群的多样性扩大搜索范围。常用的交叉算子有单点交叉、两点交叉、均匀交叉等。对于实数编码的染色体常用的交叉方式有算术交叉、线性交叉等。本研究采用算术交叉通过对两个父代个体的染色体元素进行线性组合生成子代个体。6变异变异操作是对个体染色体的某个或某些基因进行随机变异生成新的个体以避免种群陷入局部最优解保持种群的多样性。对于实数编码的染色体变异操作通常是在基因的取值范围内随机扰动。变异概率的选择至关重要变异概率过大会导致算法陷入随机搜索变异概率过小难以产生新的优秀个体。通常变异概率选取为0.001-0.05。2.3 遗传算法优化BP神经网络的原理遗传算法优化BP神经网络的核心思想是利用遗传算法的全局搜索能力对BP神经网络的初始权重和阈值进行全局寻优找到最优的权重和阈值组合然后将其作为BP神经网络的初始参数进行训练从而解决传统BP神经网络易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题。具体原理如下1参数编码将BP神经网络的输入层到隐含层的权重、隐含层到输出层的权重以及隐含层阈值、输出层阈值进行整合形成一个参数向量采用实数编码方式将该参数向量编码为遗传算法的染色体每个染色体对应一组BP神经网络的初始参数。2种群初始化随机生成一定数量的染色体组成初始种群每个染色体对应一组随机的BP神经网络初始参数。3适应度评价将每个染色体对应的参数代入BP神经网络对神经网络进行训练计算神经网络的预测误差根据预测误差构建适应度函数评价每个个体的适应度值。4遗传操作通过选择、交叉、变异等遗传操作对种群进行进化淘汰适应度差的个体保留适应度优的个体生成新的种群。5终止条件判断当种群进化达到预设的最大迭代次数或最优个体的适应度值达到预设的精度要求时停止进化此时的最优个体对应的参数即为BP神经网络的最优初始权重和阈值。6模型训练将遗传算法优化得到的最优初始权重和阈值代入BP神经网络采用梯度下降法对神经网络进行进一步训练使预测误差达到最小最终得到GA-BP风电功率预测模型。3 GA-BP风电功率预测模型构建3.1 数据预处理3.1.1 数据收集与影响因素选取本研究采用某风电场的实际运行数据作为实验数据数据采集时间间隔为1小时共收集了1000组数据。影响风电功率的因素众多主要包括气象因素和风机自身参数。气象因素中风速是影响风电功率最主要的因素风速越大风电功率通常越高但当风速超过风机的额定风速时风电功率保持额定值不变风向会影响风机的迎风角度进而影响风能捕获效率空气密度会影响风的动能对风电功率也有一定的影响。风机自身参数如叶片角度、转速等也会影响风电功率但由于风机通常采用自动控制策略叶片角度和转速会根据气象条件自动调整因此本研究选取风速、风向、空气密度作为模型的输入特征风电功率作为模型的输出目标。3.1.2 数据清洗收集到的原始数据中可能存在缺失值、异常值等问题需要进行数据清洗。对于缺失值采用线性插值法进行填充对于异常值采用3σ准则进行识别和处理即当数据值超出均值±3倍标准差的范围时认为该数据为异常值采用相邻数据的平均值进行替换。通过数据清洗确保数据的完整性和可靠性。3.1.3 数据归一化由于输入特征风速、风向、空气密度的量纲和数值范围不同直接输入神经网络会影响模型的训练效果和收敛速度。因此需要对数据进行归一化处理将数据映射到[0,1]或[-1,1]的范围内。本研究采用min-max归一化方法其计算公式为x (x - x_min) / (x_max - x_min)其中x为原始数据x_min为数据的最小值x_max为数据的最大值x为归一化后的数据。通过归一化处理消除了量纲的影响提高了模型的训练效率和预测精度。3.1.4 数据划分将预处理后的数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型的参数验证集用于调整模型的超参数如神经网络的隐含层神经元数量、学习率遗传算法的种群规模、迭代次数等避免模型过拟合测试集用于评价模型的预测性能检验模型的泛化能力。3.2 传统BP神经网络预测模型构建3.2.1 网络结构确定根据选取的输入特征和输出目标确定BP神经网络的网络结构。输入层神经元数量为3对应风速、风向、空气密度3个输入特征输出层神经元数量为1对应风电功率1个输出目标隐含层神经元数量的确定采用试凑法通过多次实验选取预测误差最小的隐含层神经元数量。经过实验验证当隐含层神经元数量为10时模型的预测效果较好因此传统BP神经网络的网络结构为3-10-1输入层-隐含层-输出层。3.2.2 激活函数选择隐含层激活函数采用Sigmoid函数其表达式为f(x) 1 / (1 e^(-x))Sigmoid函数具有连续可导、非线性映射能力强等特点能够有效提取数据中的深层特征。输出层激活函数采用线性函数因为风电功率的预测值为连续值线性函数可以直接输出预测结果避免了非线性激活函数对输出范围的限制。3.2.3 损失函数与优化器选择损失函数采用均方误差MSE用于衡量预测值与实际值之间的误差。优化器采用随机梯度下降法SGD通过梯度下降法调整网络的权重和阈值最小化损失函数。学习率选取为0.01迭代次数选取为1000。3.3 GA-BP预测模型构建3.3.1 遗传算法参数设置遗传算法的参数设置直接影响优化效果和效率通过多次实验确定本研究的遗传算法参数如下种群规模为50最大迭代次数为100交叉概率为0.8变异概率为0.02。种群规模设置为50既能保证种群的多样性又能避免计算量过大最大迭代次数设置为100确保算法能够充分进化交叉概率设置为0.8保证种群的有效重组变异概率设置为0.02避免算法陷入局部最优解。3.3.2 编码与适应度函数设计编码方式采用实数编码将BP神经网络的输入层到隐含层的权重3×1030个、隐含层到输出层的权重10×110个、隐含层阈值10个、输出层阈值1个共51个参数整合为一个参数向量每个参数向量作为一个染色体染色体长度为51。适应度函数的设计以最小化BP神经网络的预测误差为目标采用验证集的平均绝对误差MAE的倒数作为适应度函数表达式为fitness 1 / MAE其中MAE (1/N) Σₙᵢ₌₁|yᵢ - tᵢ|N为验证集样本数量yᵢ为预测值tᵢ为实际值。适应度值越大说明对应的BP神经网络预测精度越高个体越优秀。3.3.3 遗传操作实现选择操作采用锦标赛选择法每次从种群中随机选取5个个体选择适应度值最大的个体进入下一代种群重复该过程直到生成新的种群。交叉操作采用算术交叉法对于选中的两个父代个体x₁和x₂生成两个子代个体x₁和x₂计算公式为x₁ αx₁ (1-α)x₂x₂ (1-α)x₁ αx₂其中α为[0,1]之间的随机数。变异操作采用随机扰动法对于染色体中的每个基因以变异概率随机生成一个扰动值将该扰动值加到原始基因上生成新的基因值确保新的基因值在合理的范围内。3.3.4 模型训练流程GA-BP预测模型的训练流程如下1初始化遗传算法的种群生成50个随机的染色体2将每个染色体对应的参数代入BP神经网络利用训练集训练神经网络计算验证集的MAE根据MAE计算每个个体的适应度值3判断是否达到遗传算法的终止条件最大迭代次数或适应度值达到预设精度若未达到执行选择、交叉、变异操作生成新的种群返回步骤2若达到输出最优个体对应的参数即BP神经网络的最优初始权重和阈值4将最优初始权重和阈值代入BP神经网络利用训练集进一步训练神经网络通过验证集调整模型参数直到模型收敛5利用测试集对训练好的GA-BP模型进行测试评价模型的预测性能。4 结论与展望4.1 研究结论本研究提出了一种基于遗传优化算法优化BP神经网络的风电功率预测模型通过实际风电数据集的实验验证得出以下结论1遗传算法能够有效优化BP神经网络的初始权重和阈值解决传统BP神经网络易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷提高了模型的预测精度和稳定性2GA-BP模型的预测性能显著优于传统BP神经网络模型其MAE和RMSE分别降低了46.5%和44.5%R²提高到0.94能够精准预测风电功率的变化趋势3选取风速、风向、空气密度作为输入特征并进行有效的数据预处理能够为模型训练提供高质量的数据支撑进一步提升预测精度。本研究构建的GA-BP风电功率预测模型具有较高的实用价值能够为电力系统的调度规划和安全运行提供可靠的技术支持。4.2 研究展望虽然本研究构建的GA-BP模型取得了较好的预测效果但仍有进一步改进和完善的空间未来可以从以下几个方面开展研究1优化遗传算法的策略目前采用的遗传算法存在一定的局限性如后期收敛速度较慢、易出现早熟收敛等问题。未来可以引入自适应遗传算法动态调整交叉概率和变异概率或结合其他智能优化算法如粒子群优化算法、模拟退火算法进一步提高优化效率和优化效果2引入更多影响因素本研究仅选取了风速、风向、空气密度三个影响因素未来可以考虑引入温度、湿度、气压等更多气象因素以及风机的运行状态参数如叶片角度、转速等构建更全面的输入特征体系提高模型的预测精度3优化神经网络结构目前采用的是传统的BP神经网络结构未来可以尝试采用深度学习模型如LSTM、GRU等利用其强大的时序特征提取能力更好地捕捉风电功率的时序变化规律4融合多种预测模型单一的预测模型存在一定的局限性未来可以构建组合预测模型融合不同模型的优势进一步提高风电功率预测的精度和稳定性。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 刘爱国,薛云涛,胡江鹭,等.基于GA优化SVM的风电功率的超短期预测[J].电力系统保护与控制, 2015, 43(2):6.DOI:JournalArticle/5b3b7826c095d70f00771713.[2] 许童羽,马艺铭,曹英丽,等.基于主成分分析和遗传优化BP神经网络的光伏输出功率短期预测[J].电力系统保护与控制, 2016, 44(22):6.DOI:10.7667/PSPC160074.[3] 林虹江,周步祥,冉伊,等.基于遗传优化BP神经网络算法的光伏系统最大功率点跟踪研究[J].电测与仪表, 2015, 52(5):6.DOI:10.3969/j.issn.1001-1390.2015.05.008. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP