1998年全国大学生数学建模A题之风险投资组合的线性规划模型

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简介

本资源文件详细介绍了基于多种机器学习算法在风险投资组合线性规划模型中的应用研究。内容涵盖以下领域：

1. 预测模型：使用卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、DELM等算法实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测等多种预测任务。

2. 图像处理：涉及图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知等技术。

3. 路径规划：研究旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、机器人路径规划等多种路径规划问题。

4. 无人机技术：包含无人机路径规划、控制、编队、协同、任务分配等应用。

5. 网络优化：涉及传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位等技术。

6. 信号处理：探讨信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取等信号处理方法。

7. 调度优化：包括生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化等多种调度问题。

8. 电力系统优化：研究微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置等电力系统优化问题。

9. 复杂系统模拟：涵盖元胞自动机在交通流、人群疏散、病毒扩散、晶体生长等复杂系统中的应用。

文件内容

• 文档格式：.doc
• 文档标题：1998年全国大学生数学建模A题之风险投资组合的线性规划模型

使用说明

• 本文件为研究学习资料，适用于对数学建模、机器学习、路径规划、信号处理等领域有兴趣的学者和学生。
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版权声明

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