内容概要：本文介绍了使用Abaqus中的CEL（欧拉-拉格朗日）算法建立的盾构管片密封垫水压突破流固耦合模型。通过对密封垫、混凝土沟槽和水体的建模，模拟了水压作用下密封垫的变形和破坏过程。研究表明，在不同水压条件下，密封垫的变形逐渐增大并最终出现破损，而混凝土管片也会产生相应的变形和应力变化。该模型有助于分析密封垫的防水性能，为优化盾构隧道的设计和施工工艺提供了重要参考。 适合人群：从事盾构隧道工程设计、施工及相关研究的专业人士，尤其是关注隧道防水性能的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①评估现有盾构隧道密封垫的防水性能；②指导新项目中密封垫选材和结构设计；③改进施工工艺以提升隧道的整体防水效果。 其他说明：未来研究将考虑更多环境因素（如温度、湿度、材料老化），并通过优化密封垫材料和结构进一步提高其防水性能。

内容概要：本文介绍了基于蜣螂优化算法（DBO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量时序预测项目。该项目旨在提升多变量时序预测的准确性，通过融合CNN提取局部时空特征、BiLSTM捕捉双向长短期依赖、注意力机制动态加权关键时间点和特征，以及DBO算法智能优化模型参数，解决传统方法难以捕获长短期依赖和多变量非线性交互的问题。项目解决了多变量时序数据的高维复杂性、模型参数难以调优、长期依赖难以捕获、过拟合与泛化能力不足、训练时间长、数据噪声及异常值影响预测稳定性、复杂模型可解释性不足等挑战。模型架构包括输入层、卷积层、双向长短期记忆层（BiLSTM）、注意力机制层和输出层，参数优化由DBO负责。; 适合人群：对深度学习、时序数据分析、群体智能优化算法感兴趣的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：①提升多变量时序预测准确性，满足实际应用对预测精度的高要求；②实现模型参数的智能优化，减少人工调参的工作量和盲目性；③解决时序数据的非线性和动态变化问题，适应真实场景中的时变特性；④推动群体智能优化算法在深度学习中的应用，探索新型优化算法与深度学习结合的可行路径。; 阅读建议：本文涉及多变量时序预测的理论背景、模型架构及其实现细节，建议读者在阅读过程中结合MATLAB代码示例进行实践，深入理解各个模块的作用及优化策略。

内容概要：本文详细介绍了一个基于改进蜣螂算法（MSADBO）优化卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）的多特征回归预测项目。项目旨在通过优化超参数选择，提高多特征回归问题的预测精度。主要内容包括：项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新、应用领域、模型架构及代码示例。项目通过MSADBO算法自动优化CNN-LSTM模型的超参数，解决了传统方法效率低、易陷入局部最优解等问题。此外，项目还探讨了如何通过数据预处理、特征提取、模型架构设计等手段，提高模型的计算效率、可解释性和适应性。; 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础，对优化算法和时间序列预测感兴趣的科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①提高多特征回归问题的预测精度；②优化超参数选择，减少手动调参的工作量；③改进优化算法，提升全局搜索能力；④拓展应用领域，如金融预测、气候变化预测、能源管理等；⑤提高计算效率，减少模型训练时间；⑥增强模型的可解释性和适应性，提升实际应用中的表现。; 其他说明：此项目不仅注重理论研究，还特别考虑了实际应用的需求，力求使模型在真实场景中的表现更为优异。项目代码示例详细展示了从数据预处理到模型预测的完整流程，为读者提供了实践指导。

内容概要：本文介绍了一种创新的时间序列预测模型MSADBO-CNN-BiGRU，该模型结合了蜣螂优化算法（MSADBO）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）。模型通过Python代码实现了数据预处理、模型构建、参数优化以及结果可视化。文中详细解释了模型的关键组件，如Bernoulli混沌初始化、改进的正弦位置更新和自适应变异扰动。此外，还提供了具体的参数优化范围和注意事项，确保模型能够高效地进行时间序列预测。 适合人群：从事时间序列预测研究的技术人员、数据科学家以及有一定机器学习基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的任务，如电力负荷预测、金融数据分析、销售预测等。目标是通过优化模型参数，提高预测准确性，降低均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。 其他说明：模型的性能依赖于数据质量和参数设置。建议初学者先使用提供的示范数据集进行实验，熟悉模型的工作流程后再应用于实际数据。遇到预测效果不佳的情况，应首先检查数据的质量和特征工程是否到位。

JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言，它不仅在前端界有着重要的地位，近年来也越来越多地被用于服务器端开发（例如Node.js环境）。本压缩包“用JavaScript实现的算法和数据结构，附详细解释和刷题指南.zip”显然是为了帮助开发者深入理解并掌握JavaScript中的算法与数据结构，这对于提升编程能力至关重要。 数据结构是计算机科学的基础，它涉及如何有效地存储和组织数据，以便于执行各种操作。数据结构的选择直接影响到程序的效率、灵活性和可维护性。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、哈希表、树（二叉树、平衡树）、图等。 1. **数组**：是最基础的数据结构，它提供了一种线性存储数据的方式。JavaScript中的数组可以存储任意类型的数据，但访问速度较快，因为它们在内存中是连续存储的。 2. **链表**：与数组不同，链表的元素在内存中不是连续存储的，每个元素（节点）包含数据和指向下一个节点的引用。链表分为单向链表和双向链表，后者支持双向遍历。 3. **栈**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，操作主要集中在一端（称为栈顶）。在JavaScript中，可以利用数组的push和pop方法来模拟栈的操作。 4. **队列**：队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，操作同样集中在两端，一端添加元素（入队），另一端删除元素（出队）。 5. **哈希表**：哈希表通过键值对进行数据存储，查找速度快，通常时间复杂度为O(1)。JavaScript对象本质上就是一种哈希表。 6. **树**：二叉树是最简单的树结构，每个节点最多有两个子节点。二叉搜索树（BST）可以高效地进行查找、插入和删除操作。平衡树如AVL树和红黑树，通过保持树的高度平衡来确保操作性能。 7. **图**：图由节点（顶点）和连接节点的边组成，可以用来表示复杂的关系网络。图的常见操作包括遍历（深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS）和最短路径算法（如Dijkstra和Floyd-Warshall）。 这个压缩包提供的资源很可能是对以上数据结构的JavaScript实现，每个数据结构都会包含其基本操作（如插入、删除、查找）的代码示例，并且可能伴有详细的解释和练习题目。通过学习和实践这些示例，你可以更好地理解和运用这些数据结构，解决实际编程问题。 此外，刷题是提高算法和数据结构技能的有效方式。通常，程序员会使用在线平台如LeetCode、HackerRank等进行练习。这个“刷题指南”可能会包含一些推荐的题目，以及解题策略和技巧，帮助你在解决实际问题时游刃有余。 深入理解并熟练运用JavaScript中的算法和数据结构，对于成为一名优秀的Web开发者至关重要。这个压缩包提供的资源将是你提升编程技能的宝贵资料。

JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言，尤其在前端领域占据着核心地位。然而，它不仅可以用于处理用户交互，还能实现复杂的数据结构和算法。在本资料包中，"javascript，实现数据结构和算法题.zip" 提供了针对C/C++/JAVA/Python等编程语言的数据结构学习笔记和资料，这对于大学生深入理解计算机科学的基础至关重要。 数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它是算法设计的基础。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等。了解并熟练掌握这些数据结构可以帮助我们更有效地解决问题，优化程序性能。 1. **数组**：是最基本的数据结构，它提供了一种存储固定大小的元素集合的方法。数组支持随机访问，但插入和删除操作可能效率较低。 2. **链表**：与数组相比，链表不连续存储数据，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。链表适合频繁的插入和删除操作，但不支持随机访问。 3. **栈**：遵循“后进先出”（LIFO）原则，主要用于实现递归、表达式求值、函数调用等场景。 4. **队列**：遵循“先进先出”（FIFO）原则，常用于任务调度、消息传递等，如浏览器的前进和后退功能。 5. **树**：是一种非线性数据结构，每个节点包含一个值和零个或多个子节点。二叉树、平衡树（如AVL树、红黑树）在搜索、排序等方面有广泛应用。 6. **图**：由节点和边构成，用于表示对象之间的关系，如社交网络、地图路线等。图算法如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）等。 7. **哈希表**：通过哈希函数将键映射到数组的索引上，实现快速查找、插入和删除。哈希表在数据库索引、缓存等场景中发挥重要作用。 在编程中，选择合适的数据结构是解决复杂问题的关键。而算法则是利用数据结构解决问题的具体步骤和方法。例如，排序算法（冒泡排序、快速排序、归并排序等）、查找算法（二分查找、哈希查找）以及图的遍历算法等。 对于Java、C和C++，它们都是面向对象的编程语言，提供了丰富的库来支持数据结构和算法的实现。Python则以其简洁的语法和丰富的标准库成为数据科学和算法学习的热门选择。无论哪种语言，理解底层原理并能灵活运用是提升编程技能的关键。 在这个压缩包的"my_resource"中，你可能会找到关于这些主题的详细笔记、代码示例、练习题和解题思路。通过学习这些资源，你可以加深对数据结构和算法的理解，为未来的编程生涯打下坚实基础。无论你是准备面试、做项目还是进行学术研究，这些知识都将对你大有裨益。

基于二阶RC电池模型的在线参数辨识与实时验证研究——使用FFRLS算法及动态工况下的电芯性能评估,二阶RC电池模型参数在线辨识（BMS电池管理系统） 使用遗忘因子最小二乘法 FFRLS 对电池模型进行参数辨识，并利用辨识的参数进行端电压的实时验证，基于动态工况，电压误差不超过20mv，也可以用来与离线辨识做对比，效果见图 内容包含做电池Simulink模型、电芯数据、推导公式、参考lunwen 程序已经调试好，可直接运行，也可以替成自己的数据 ,二阶RC电池模型参数;在线辨识;BMS电池管理系统;遗忘因子最小二乘法(FFRLS);参数辨识;端电压实时验证;动态工况;电压误差;Simulink模型;电芯数据;推导公式;参考lunwen（文章）;程序调试;数据替换。,基于FFRLS的二阶RC电池模型参数在线辨识与验证

内容概要：本文详细介绍了麻雀搜索算法（SSA）的一种改进版本——螺旋探索与自适应混合变异的麻雀搜索算法（SHSSA）。SHSSA引入了ICMIC混沌初始化种群、螺旋探索改进发现者策略、精英差分扰动策略和随机反向扰动策略，旨在提升算法的全局搜索能力和局部精细化调整能力。文中不仅提供了详细的代码实现和注释，还通过23个基准测试函数验证了SHSSA的有效性，并通过图表分析展示了各改进策略对算法性能的具体影响。此外，作者还进行了混沌图分析，深入探讨了算法的运行机制。 适合人群：对优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及有一定编程基础的研究者。 使用场景及目标：适用于需要高效优化解决方案的实际应用场景，如工程优化、机器学习超参数调优等领域。目标是通过改进的SHSSA算法，获得更快的收敛速度和更高的求解精度。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还包括完整的代码实现和详细的实验数据，方便读者理解和复现实验结果。

小红书x-s算法纯js补环境版本。 使用python execjs调用js实现，内含完整接口调用Demo。 zip包内是小红书的补环境版本x-s参数的加密生成算法，独立JS文件，提供完整可用的调用测试示例，有问题可以联系作者。

本文探讨了蚁群算法在自动化立体仓库拣选路径优化中的应用，旨在解决现有自动化立体仓库在优化管理和调度方面的不足。自动化立体仓库是现代企业物流系统中不可或缺的组成部分，其特点在于高效的空间利用率、快速的货物存取作业以及机械化、自动化的仓库操作。尽管其硬件设备、自动控制和通讯技术已经十分完善，但如何提高仓库的工作效率，尤其是在不增加额外设备投资的前提下，优化拣选路径成为了一个亟待解决的问题。 蚁群算法是一种模拟自然界蚂蚁觅食行为的启发式算法，它通过模拟蚂蚁在寻找食物路径过程中释放的信息素来实现对最短路径的搜索。算法中的蚂蚁个体在选择路径时会考虑信息素的浓度和路径的可见度。在蚁群算法中，每个路径上的信息素浓度会根据路径的好坏而进行相应的更新。通过不断地迭代搜索，算法最终能够寻找到接近最优解的路径。 文章中首先对自动化立体仓库的概念和特点进行了介绍，指出了其在存储量大、占地面积小、操作时间短、机械化自动化等方面的优势。同时，文章分析了自动化立体仓库在优化管理、调度方面所面临的挑战，并强调了优化拣选路径的重要性。 随后，文章详细介绍了蚁群算法的基本原理和数学模型，包括路径选择的随机转移概率公式、信息素的局部更新和全局更新机制。信息素局部更新机制确保蚂蚁在城市间转移时，能够根据路径信息素的浓度来调整转移概率，而全局更新机制则是在所有蚂蚁完成一次搜索后，仅对路径最短的蚂蚁留下的信息素进行加强。这种局部和全局信息素更新机制结合的方式，有利于算法更快地收敛至最优解。 在本文的研究中，蚁群算法被应用于固定货架堆垛机拣选路径的优化问题。利用Matlab软件编程求解堆垛机拣选货物的旅行商问题（TSP），并将蚁群算法应用于该问题中，以期找到最短的拣选路径。通过实验分析，蚁群算法相较于其他优化方法在自动化立体仓库拣选路径优化方面具有更高的效率和更好的应用前景。 蚁群算法在自动化立体仓库拣选路径优化中的应用，不仅能够提升拣选作业的效率和准确性，还能有效降低运营成本。通过将这一算法与自动化立体仓库的实际工作相结合，可以为仓库管理提供科学、高效的决策支持。未来，随着算法本身的进一步优化和硬件技术的不断发展，蚁群算法在自动化立体仓库中的应用前景将会更加广阔。