M00104-无人驾驶车辆侧倾稳定模型预测控制carsim模拟
无人驾驶车辆的侧倾稳定性是指车辆在转弯或遇到侧风等情况下保持稳定的能力，这对于车辆的安全性和乘坐舒适性至关重要。为了实现无人驾驶车辆的侧倾稳定，可以采用模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）方法，并结合车辆动力学仿真软件（如CarSim）进行模拟和验证。 MPC是一种先进的控制策略，它通过预测未来一段时间内系统的行为，并优化当前时刻的控制输入，以实现对系统的稳定...
黏菌优化算法优化CNN-BiLSTM的时序预测
今天给大家分享黏菌优化算法优化CNN-BiLSTM的时序预测，主要从算法原理和代码实战展开。需要了解更多算法代码的，可以点击文章左下角的阅读全文，进行获取哦~需要了解智能算法、机器学习、深度学习和信号处理相关理论的可以后台私信哦，下一期分享的内容就是你想了解的内容~ 代码实战 %% SMA-CNN-LSTM负荷预测% 数据集（列为特征，行为样本数目clcclearload('Train.mat...
基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测 完整代码： 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测，基于GRU神经网络的飞行轨迹预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89100162 效果图 结果分析 ...
基于双向长短期神经网络LSTM的负荷预测，gru神经网络的负荷预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络LSTM的负荷预测，gru神经网络的负荷预测 完整代码： 基于双向长短期神经网络LSTM的负荷预测，gru神经网络的负荷预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89104518 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 基...
基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测 完整代码： 基于双向长短期神经网络风电功率预测，基于gru的风电功率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89104523 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 基于双向长短期...
2024 Mathorcup高校数学建模挑战赛（C题）| 物流网络货量预测 | 建模秘籍&文章代码思路大全
铛铛！小秘籍来咯！ 小秘籍团队独辟蹊径，以ARIMA时序预测，目标规划等强大工具，构建了解决复杂问题的独特方案。比例分配，负载均衡的妙用，为降低非法野生动物贸易提供新视角。通过综合分析，描绘出概率、成功与关键因素之间的精妙关系，为客户量身打造创新解决方案。小秘籍团队，始终引领着建模问题求解的风潮。 抓紧小秘籍，我们出发吧~ 抓紧小秘籍，我们出发吧~ 完整内容可以在文章末尾领取！ 第一个问题是建立货量...
基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测，基于gru的线损率预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114989 效果图 结果分...
2024年MathorCup数学建模C题物流网络分拣中心货量预测及人员排班解题文档与程序
2024年第十四届MathorCup高校数学建模挑战赛 C题 物流网络分拣中心货量预测及人员排班 原题再现： 电商物流网络在订单履约中由多个环节组成，图1是一个简化的物流网络示意图。其中，分拣中心作为网络的中间环节，需要将包按照不同流向进行分拣并发往下一个场地，最终使包裹到达消费者手中。分拣中心管理效率的提升，对整体网络的履约效率和运作成本起着十分重要的作用。 分拣中心的货量预测是电商物流网...
【MATLAB源码-第184期】基于matlab的FNN预测人民币美元汇率 输出预测图误差图RMSE R2 MAE MBE等指标
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是最简单也是应用最广泛的人工神经网络之一。在许多领域，尤其是数据预测方面，FNN已经展现出了卓越的性能和强大的适应性。 一、FNN基本结构与原理 前馈神经网络的基本结构包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每层包含若干个神经元，每个神经元与下一层的每个神经元都有连接。网络中...
改进YOLO系列 | EfficientViT：用于高分辨率密集预测的多尺度线性注意力 | ICCV 2023
高分辨率密集预测使许多吸引人的现实世界应用成为可能，例如计算摄影、自动驾驶等。然而，庞大的计算成本使得在硬件设备上部署最先进的高分辨率密集预测模型变得困难。本文介绍了EfficientViT，一种新的高分辨率视觉模型系列，具有新颖的多尺度线性注意力。与依赖于重型 softmax 注意力、硬件效率低下的大核卷积或复杂的拓扑结构以获得良好性能的先前高分辨率密集预测模型不同，我们的多尺度线性注意力仅通过轻...