前言LSTM航空乘客预测单步预测的两种情况。简单运用LSTM模型进行预测分析。加入注意力机制的LSTM对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。多层LSTM对航空乘客预测简单运用多层的LSTM模型进行预测分析。双向LSTM对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+LSTM网络对其进行预测。ConvLSTM航空乘客预测采用ConvLSTM航空乘客预测LSTM的输入格式和输出个数说明中对单步和多步的输入输出格式进行了解释LSTM单变量多步预测航空乘客简单版LSTM单
前言LSTM航空乘客预测单步预测的两种情况。简单运用LSTM模型进行预测分析。加入注意力机制的LSTM对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。多层LSTM对航空乘客预测简单运用多层的LSTM模型进行预测分析。双向LSTM对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+LSTM网络对其进行预测。ConvLSTM航空乘客预测采用ConvLSTM航空乘客预测LSTM的输入格式和输出个数说明中对单步和多步的输入输出格式进行了解释LSTM单变量多步预测航空乘客简单版LSTM单
JiankaiXue&BoShen(2020)Anovelswarmintelligenceoptimizationapproach:sparrowsearchalgorithm,SystemsScience&ControlEngineering,8:1,22-34,DOI:10.1080/21642583.2019.1708830文章目录一、介绍二、SparrowSearchAlgorithm1、生物特征2、数学模型与算法一、介绍提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：优化问题在背包问题、数据聚类、数据分类、路径规划、机器人控制等工程应用中都很常见。群优化算法（swarmintelligen
一、算法原理研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行觅食。这样的麻雀被称为警觉者。麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性进行迭代寻优的优化算法。 警觉者的位置更新策略如下：二、测试函数 1.Sphere函数 其中x的取值范围为[-5.12，5.12]，最优解在[00...0]处取得，最优值为0。functionfitn
0、前言 本文罗列常见改进策略，并将其应用于麻雀优化算法（SSA）的改进上，并对比改进后的效果。1、ISSA原理 具体请参考文献《改进的麻雀搜索优化算法及其应用》。 原始SSA更新方式如下： Xbestj(t)表示当前全局最佳位置，β为服从均值为0，方差为1的正态分布随机数的步长控制参数，K∈[-1,1]表示麻雀运动方向，也是步长控制参数，fi表示当前麻雀的适应度值，fg和fw表示当前全局最优值和最差值，e为一个常数，是为了避免分母为0。可以看出步长控制参数β和K在平衡全局搜索能力与局部开发能力方面发挥重要作用。 2、改进策略 2.1反向学习策略（改善随机生成初始化种群分
0、前言 本文罗列常见改进策略，并将其应用于麻雀优化算法（SSA）的改进上，并对比改进后的效果。1、ISSA原理 具体请参考文献《改进的麻雀搜索优化算法及其应用》。 原始SSA更新方式如下： Xbestj(t)表示当前全局最佳位置，β为服从均值为0，方差为1的正态分布随机数的步长控制参数，K∈[-1,1]表示麻雀运动方向，也是步长控制参数，fi表示当前麻雀的适应度值，fg和fw表示当前全局最优值和最差值，e为一个常数，是为了避免分母为0。可以看出步长控制参数β和K在平衡全局搜索能力与局部开发能力方面发挥重要作用。 2、改进策略 2.1反向学习策略（改善随机生成初始化种群分
一、麻雀搜索算法SSA麻雀搜索算法（sparrowsearchalgorithm，SSA）由JiankaiXue等人于2020年提出，该算法是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。SSA主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。麻雀群觅食过程也是发现者-跟随者模型的一种，同时还叠加了侦查预警机制。麻雀中找到食物较好的个体作为发现者，其他个体作为跟随者，同时种群中选取一定比例的个体进行侦查预警，如果发现危险则放弃食物，安全第一。二、无人机（UAV）三维路径规划无人机三维路径规划数学模型参考如下文献：PhungMD,HaQP
文章目录前言数学模型前言麻雀搜索算法是2020提出的一种新的优化算法，出自东华大学xue和shen的论文：Anovelswarmintelligenceoptimizationapproach:sparrowsearchalgorithm，本文的内容是基于该论文来写的。数学模型麻雀搜索算法是受麻雀觅食和反捕食行为启发而提出的。在麻雀集群中，我们将会划分出不同的角色。对于麻雀的行为，我们做出如下假设：1、能量储备高的麻雀有足够的能力去寻找食物，他们被称为生产者，负责找到可以提供丰富食物来源的区域，他们为乞讨者提供觅食区域或方向。能量储备低的麻雀被称为乞讨者。能量储备的水平取决于对个体适应度值的评
文章目录前言数学模型前言麻雀搜索算法是2020提出的一种新的优化算法，出自东华大学xue和shen的论文：Anovelswarmintelligenceoptimizationapproach:sparrowsearchalgorithm，本文的内容是基于该论文来写的。数学模型麻雀搜索算法是受麻雀觅食和反捕食行为启发而提出的。在麻雀集群中，我们将会划分出不同的角色。对于麻雀的行为，我们做出如下假设：1、能量储备高的麻雀有足够的能力去寻找食物，他们被称为生产者，负责找到可以提供丰富食物来源的区域，他们为乞讨者提供觅食区域或方向。能量储备低的麻雀被称为乞讨者。能量储备的水平取决于对个体适应度值的评
基于麻雀算法的无人机航迹规划文章目录基于麻雀算法的无人机航迹规划1.麻雀搜索算法2.无人机飞行环境建模3.无人机航迹规划建模4.实验结果4.1地图创建4.2航迹规划5.参考文献6.Matlab代码摘要：本文主要介绍利用麻雀算法来优化无人机航迹规划。1.麻雀搜索算法麻雀搜索算法的具体原理参考博客：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/108830958。2.无人机飞行环境建模环境模型的建立是考验无人机是否可以圆满完成人类所赋予各项任务的基础和前提，其中第一步便是如何描述规划空间中的障碍物。首先我们将采取函数模拟法模拟地貌特征。其函数表
