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SVM_Short-term-Load-Forecasting
- 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
Audio-Watermarking-in-DCT
- 本文在DCT噪声信号模型研究的基础上,提出了一种新的音频水印嵌入位置选择策略和一个应用该策略的自适应音频水印算法. 通过定义DCT系数的噪声敏感度,建立了水印嵌入位置和嵌入水印后的音频信号的听觉感知性之间的关系,根据音频水印的不可听性的要求选择最优的嵌入位置,然后调节水印强度来满足鲁棒性的要求,从而最大程度地保持音频水 印的不可听性和鲁棒性,为解决音频水印嵌入过程中不可听性和鲁棒性之间的矛盾提供了一种策略.-Though m any w orks in the literature agre
gaot
- tep 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概 率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设 置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。 Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算
SVM_Short-term-Load-Forecasting2
- 本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。(this
NiBianQi
- 模型预测电流控制其控制思想基于以下原理：首先，功率变换器产生的开关状态个数有限，且通过建立模型可以预测每一个开关状态下被控变量的对应变化特性；其次，定义价值函数评价被控变量的预测值，为判别最优有限开关状态提供依据；最后，计算出每一种开关状态下的价值函数值，以此评价每一种开关状态下被控变量预测值的优劣，选择出最优的开关状态并应用。(The control idea of model predictive current control is based on the following princ
GameTheory-master
- 运用博弈论，进行机器人避障避障，若多机器人之间存在动态碰撞，利用博弈论构建多机器人之间的动态避障模型，并利用虚拟行动法来解决博弈的求解问题及多Nash 均衡的选择问题，确保每 个机器人 能够快速学习到最优Nash 均衡(robot avoiding if there are dynamic collisions between multi-agents, the game theory is used to construct a dynamic obstacle avoidance mode
best_linear_regression_equation
- 病人有四个指标：X1：凝血值；X2：预后指数（与年龄相关）；X3：酶化验值；X4肝功能化验值。54位肝病人术前数据与术后生存时间如表所示.病人生存时间的Box-Cox变换变量Z与X1，X2，X3，X4的线性回归模型是合理的，程序实现了如何选择最优回归方程。(Patients have four indexes: X1: coagulation value; x2: prognosis index (related to age); X3: enzyme test value; X4 liver
竞争性自适应重加权算法(CARS)
- 竞争性自适应重加权算法（CARS）是通过自适应重加权采样（ARS）技术选择出PLS模型中回归系数绝对值大的波长点，去掉权重小的波长点，利用交互验证选出RMSECV指最低的子集，可有效寻出最优变量组合。