关于电力负荷的SVM预测,设计了MATLAB的可视化界面,含数据,包含一般SVM,粒子群优化下的SVM,改进粒子群优化下的SVM
2024/2/20 11:01:22 44KB MATLAB 负荷预测 SVM 粒子群
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针对网络安全态势预测,为了提高预测精度和预测算法的收敛速度,采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。
首先,PSO的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减,在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力;
其次,通过权重因子的调节自动寻优,并将搜寻到的全局最优值解码成RBF的网络参数;
最后,通过优化的RBF网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表,改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与BP算法和RBF算法相比,本文算法在预测精度上有所提高,同时收敛速度加快,能达到更好的预测效果。
2023/6/8 12:36:13 932KB 改进粒子群 rbf
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针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。
在簇头选举过程中,通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的顺应度函数,评估和选择更优的候选簇头节点;
通过优化的自顺应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度,扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。
根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式,设计一种基于最小生成树的多跳方法,为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。
仿真测试结果表明,基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点,缩短了网络的通信距离,节点的能耗更低且更均衡,有效延长了网络生存周期。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡