内容概要：本文档详细介绍了基于LSSVM（最小二乘支持向量机）和ABKDE（自适应带宽核密度估计）的多变量回归区间预测项目的实现过程。项目旨在通过结合LSSVM与ABKDE，提升回归模型在处理高维、非线性及含噪声数据时的表现。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，重点阐述了LSSVM与ABKDE的工作原理及其结合后的模型架构。此外，文中提供了Python代码示例，包括数据预处理、模型训练、自适应带宽核密度估计的具体实现步骤，并展示了预测结果及效果评估。; 适合人群：具备一定机器学习和Python编程基础的研究人员和工程师，特别是对支持向量机和核密度估计感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①处理高维、非线性及含噪声数据的多变量回归问题；②提升LSSVM的回归性能，改善预测区间的准确性；③应用于金融预测、医疗诊断、环境监测、市场营销和工业工程等领域，提供更精确的决策支持。; 其他说明：项目不仅关注回归值的预测，还特别注重预测区间的确定，增强了模型的可靠性和可解释性。在面对复杂数据分布时，该方法通过自适应调整带宽，优化核密度估计，从而提高模型的预测精度和泛化能力。文档提供的代码示例有助于读者快速上手实践，并可根据具体需求进行扩展和优化。

基于灰狼算法(GWO)优化混合核极限学习机HKELM回归预测， GWO-HKELM数据回归预测，多变量输入模型。 优化参数为HKELM的正则化系数、核参数、核权重系数。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

内容概要：本文介绍了一种新型的多变量回归预测算法——NGO-DHKELM，该算法结合了北方苍鹰优化算法和深度混合核极限学习机。文章详细解释了算法的工作原理，包括混合核函数的构建、自动编码器的应用以及北方苍鹰优化算法的具体实现。此外，文中提供了完整的Matlab代码及其运行步骤，强调了代码的易用性和灵活性。通过实例展示了该算法在不同数据集上的表现，并给出了调优建议。 适合人群：对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标：适用于需要进行多变量回归预测的任务，如金融数据分析、电力负荷预测等。目标是提高预测精度并减少模型复杂度。 其他说明：尽管该算法在特定数据集上表现出色，但在应用时仍需根据实际情况调整参数设置。代码已充分注释，便于理解和修改。

**独家算法：NGO-DHKELM多变量回归预测模型——基于北方苍鹰优化深度混合核极限学习机**,独家算法NGO-DHKELM基于北方苍鹰算法优化深度混合核极限学习机的多变量回归预测 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行 1多变量单输出，也替为时间序列预测。 将多项式核函数与高斯核函数加权结合，构造出新的混合核函数，并引入自动编码器对极限学习机进行改进，建立DHKELM模型。 非常新颖原始DHKELM算法知网仅有一两人用过，可完全满足您的需求～ 2北方苍鹰优化算法是2022年新提出的算法，可进行定制改进或替其他算法（蜣螂、鲸鱼优化算法等等），适合需要创新的朋友～ 3直接替Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4附赠测试数据，输入格式如图2所示运行main文件一键出图 5仅包含Matlab代码 6模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果～ ,核心关键词： 独家算法; NGO-DHKELM; 北方苍鹰算法; 深度混合核极限学习机; 多变量回归预测; Matlab语言; 程序调试; 时间序列预测; 混合核函数; 自动编码器; DHKELM模

matlab使用NSGA-II算法联合maxwell进行结构参数优化仿真案例，数据实时交互。 五变量，三优化目标（齿槽转矩，平均转矩，转矩脉动） maxwell ，optislang 谐响应，，多物理场计算永磁电机多目标优化参数化建模电磁振动噪声仿真 在现代工程设计和仿真分析领域，优化算法和仿真软件的联合使用已经成为提高设计效率和优化产品质量的重要手段。本文将详细介绍使用NSGA-II算法联合Maxwell软件进行结构参数优化的仿真案例，重点讨论数据实时交互、五变量三优化目标的参数设定、以及多物理场计算在永磁电机设计中的应用。 NSGA-II算法，即非支配排序遗传算法II，是一种多目标遗传算法，能够在多个优化目标之间取得平衡，通过遗传选择、交叉和变异等操作进化出一系列优秀的非劣解。Maxwell软件是一种广泛应用于电磁场计算和设计的仿真工具，它可以模拟电磁设备的物理特性，包括电机、变压器、传感器等。OptiSLang则是用于参数化建模、多目标优化以及结果评估的软件工具，它与Maxwell的联合使用，为电磁设备设计提供了从初步设计到精细分析的完整流程。 在本案例中，针对永磁电机的结构参数优化，采用了NSGA-II算法和Maxwell软件的结合，以五种设计变量为基础，以降低齿槽转矩、提高平均转矩、降低转矩脉动为优化目标。齿槽转矩是永磁电机中的一个关键指标，它影响电机的静态性能；平均转矩则是电机输出能力的直接体现；转矩脉动则关联到电机的动态性能和运行平稳性。通过这些目标的优化，旨在获得一个电磁性能更优的电机设计方案。 谐响应分析是Maxwell软件中的一个模块，用于分析永磁电机在特定频率下的响应特性，这对于评估电机的振动和噪声特性至关重要。多物理场计算则意味着软件不仅要计算电磁场，还要结合热场、结构场等其他物理场进行综合分析，以获得更全面的设计评估。 通过仿真案例的分析，我们能够看到Maxwell与OptiSLang联合使用的强大功能。Maxwell负责详细的电磁场分析，而OptiSLang则在参数化建模、优化算法的实施以及多目标优化的处理方面发挥着重要作用。这种联合使用不仅能够提供更准确的仿真结果，还可以显著减少工程师在产品设计和优化阶段所需的时间和精力。 本案例展示了如何利用先进的计算工具和优化算法，在多物理场计算和电磁振动噪声仿真领域实现对永磁电机结构参数的优化。这种方法不仅提高了设计效率，而且有助于缩短产品上市时间，提升产品质量，最终为企业带来更大的竞争优势。

本文研究的主要内容是在存在缺失观测值和含有异常值的系统输出数据情况下，如何识别具有未知调度变量的线性参数变化（Linear Parameter Varying, LPV）系统。在实际的控制系统中，由于环境干扰、传感器故障或其他因素的影响，经常会遇到观测数据缺失和数据污染的情况，这会严重影响模型的准确性和控制系统的性能。因此，为了解决这一问题，文章提出了一种鲁棒的全局方法。 文章首先指出，在过去的几年里，非线性过程识别领域受到了广泛关注，因为它在实际工业过程建模中扮演着关键角色。简单而准确的数学模型对于基于模型的控制器设计非常重要。在文献中，为了得到复杂非线性过程的高阶和复杂结构方程，通常会使用传统的建模方法，如基于第一原理的建模方法、黑箱建模方法等。然而，这些方法存在缺点和困难，特别是对于复杂系统，模型的建立往往非常复杂。 针对上述问题，文章提出了一种参数插值的LPV自回归外生（Autoregressive Exogenous, ARX）模型，该模型考虑了具有未知调度变量的情况。调度变量的动态被描述为非线性状态空间模型。在该方法中，不仅考虑了缺失观测值下的异常值处理，同时也考虑了未知调度变量的估计问题。为了处理异常值，基于学生t分布建立了一个鲁棒的LPV模型。此外，为了从不完整的数据集中估计出真实的调度变量，文章采用了粒子滤波（particle smoother）方法。 文章的算法最终是在期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法框架下推导出来的。同时，文章也推导出了用于估计LPV ARX模型和调度变量动态模型未知参数的公式。为了展示所提出方法的有效性，文中使用了一个数值示例和一个化学过程实例。 文章还介绍了一些背景知识，比如LPV系统建模的重要性和实际应用价值。在控制系统领域，能够有效地识别并建模LPV系统，对于设计鲁棒的控制系统以及预测系统性能具有重大意义。LPV系统模型在描述和处理系统参数随时间变化时具有天然的优势，因此在航空、汽车以及其他动态变化显著的领域应用广泛。特别是在系统参数随外部调度变量变化的情况下，如温度、压力等因素变化引起的参数变化，LPV模型能够更加准确地描述这些变化。 由于观测数据的缺失和异常值是实际应用中常见且棘手的问题，因此本研究提出的方法对于提高模型的鲁棒性和准确性具有重要意义。鲁棒的全局方法不仅需要在数学上具有坚实的基础，也需要在实际应用中具有足够的灵活性和效率，这需要研究者在理论和实践两个方面均进行深入的研究和开发。 总结来说，这篇文章针对在观测数据不完整和系统输出数据存在异常值的情况下如何识别LPV系统提出了新的方法，并通过理论推导和实例验证了该方法的有效性。该研究不仅在理论上具有一定的深度，同时对于实际工业过程控制和模型预测控制领域也有着重要的应用价值。

内容概要：本文介绍了基于黑翅鸢算法（BKA）优化的卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）相结合的多变量时序预测模型。该模型已在SCI权威期刊《Artificial Intelligence Review》上发表。文中详细描述了模型的构建过程，包括各组件的作用和优化方法，并提供了可直接运行的Matlab代码。代码支持多种评价指标（如R2、MAE、MSE、RMSE等），并附有详细的中文注释，适合初学者使用。此外，还讨论了模型的应用场景和扩展可能性，如更换不同的优化算法或其他类型的神经网络。 适合人群：具备基本编程基础的研究人员和学生，尤其是对时序数据分析感兴趣的初学者。 使用场景及目标：① 处理具有时间依赖性的多变量时序数据；② 使用Matlab进行快速实验和验证；③ 学习和理解深度学习模型的构建和优化方法。 其他说明：该模型不仅可用于预测任务，还可以通过简单修改应用于分类和回归任务。代码提供完整的测试数据集，用户只需替换自己的数据集即可运行。

在Fedora Linux操作系统中，配置Java Development Kit (JDK) 的环境变量对于开发和运行Java应用程序至关重要。这里我们将详细介绍如何为JDK5或JDK6配置环境变量，以确保系统能够正确识别并使用这些版本的Java。 我们需要安装JDK。在本例中，我们以JDK 1.5.0_08为例，它适用于i586架构。你可以通过以下步骤来安装： 1. 给下载的JDK安装包添加执行权限： ``` chmod +x jdk-1_5_0_08-linux-i586.bin ``` 2. 运行安装包： ``` ./jdk-1_5_0_08-linux-i586.bin ``` 3. 如果你得到的是RPM包，可以使用RPM命令进行安装： ``` rpm -ivh jdk-1_5_0_08-linux-i586.rpm ``` 安装完成后，你需要设置环境变量，使得系统能够找到并使用JDK。这通常涉及到修改系统级的环境变量配置文件，例如`/etc/profile`。 2. 编辑 `/etc/profile` 文件： ``` vi /etc/profile ``` 在文件的末尾添加以下内容： ```bash # Java 设置 JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.5.0_08/ CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:/lib.dt.jar PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export JAVA_HOME CLASSPATH PATH ``` 按 `esc` 键，然后输入 `:wq` 并回车以保存并退出编辑器。 接下来，为了使新设置的环境变量对当前用户生效，你可以创建一个用户级的环境变量脚本，例如`/etc/profile.d/java.sh`： 3. 编辑 `/etc/profile.d/java.sh`： ``` vi /etc/profile.d/java.sh ``` 在这个文件中添加以下内容： ```bash JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.5.0_08/ CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:/lib.dt.jar PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH # Java 运行选项 JAVA_OPTS="-server -Xmx768m -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=700m" CATALINA_OPTS="-server -Xmx768m -XX:MaxNewSize=512m -XX:MaxPermSize=700m" export JAVA_HOME CLASSPATH PATH JAVA_OPTS CATALINA_OPTS ``` 同样，按 `esc` 键，然后输入 `:wq` 以保存并退出。 4. 使修改生效： ``` source /etc/profile source /etc/profile.d/java.sh ``` 5. 你可以通过运行 `java -version` 命令来验证JDK是否已正确安装并配置： ``` java -version ``` 如果输出显示了正确的JDK版本信息，那么恭喜你，你已经成功地在Fedora Linux上配置了JDK5或JDK6的环境变量。 请注意，不同的Linux发行版可能有不同的方式来管理环境变量，但基本原理相似。对于其他版本的JDK，只需替换上述命令中的版本号即可。同时，随着Java的更新迭代，建议使用更现代的版本，如JDK8、JDK11或更高版本，因为它们提供了更多的特性和安全改进。

内容概要：本文档详细介绍了基于贝叶斯优化（BO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的多变量时间序列预测项目。项目旨在通过优化LSSVM的超参数，提高多变量时间序列预测的准确性，解决传统模型的非线性问题，并高效处理大规模数据集。文档涵盖了项目的背景、目标、挑战及解决方案、特点与创新，并列举了其在金融市场、气象、交通流量、能源需求、销售、健康数据、工业生产优化和环境污染预测等领域的应用。最后，文档提供了具体的Matlab代码示例，包括数据预处理、贝叶斯优化、LSSVM训练与预测等关键步骤。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础的研究人员和工程师，特别是对贝叶斯优化和最小二乘支持向量机感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①提高多变量时间序列预测的准确性，解决传统模型的非线性问题；②高效处理大规模数据集，增强模型的泛化能力；③为相关领域提供可操作的预测工具，提高决策质量；④推动机器学习在工业领域的应用，提升研究方法的创新性。; 其他说明：此资源不仅提供了详细的理论背景和技术实现，还附带了完整的Matlab代码示例，便于读者理解和实践。在学习过程中，建议结合实际数据进行实验，以更好地掌握BO-LSSVM模型的应用和优化技巧。

2023-04-06-项目笔记-第四百七十八阶段-课前小分享_小分享1.坚持提交gitee 小分享2.作业中提交代码 小分享3.写代码注意代码风格 4.3.1变量的使用 4.4变量的作用域与生命周期 4.4.1局部变量的作用域 4.4.2全局变量的作用域 4.4.2.1全局变量的作用域_1 4.4.2.476局变量的作用域_476- 2025-04-24