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信号分解 - VMD(变分模态分解)-Matlab

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无人机编队 - 基于自适应航迹评价函数权重的动态窗口法长机-僚机法实现多无人机路径规划

无人机编队 | 基于自适应航迹评价函数权重的动态窗口法长机-僚机法实现多无人机路径规划 实现基于自适应航迹评价函数权重的动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）的长机-僚机（Leader-Follower）多无人机路径规划是一个复杂的任务，涉及到多个算法的组合与改进。这里我会简要介绍其原理，并提供一个基础的Matlab代码框架，但请注意，这只是一个起点，实际应用中可能需要根据具体需求进行大量的调整和优化。 长机-僚机模式：在这种模式下，一个无人机（长机）负责规划全局路径，而其他无人机（僚机）则跟随长机并保持一定的相对位置和距离。 动态窗口法（DWA）：DWA 是一种用于移动机器人的局部路径规划算法，它通过在当前速度的基础上预测一个速度窗口，并根据目标方向、障碍物距离等因素评估每个速度的优劣，从而选择最佳速度。 自适应航迹评价函数权重：评价函数的权重可以根据航迹的质量（如距离障碍物的距离、路径的平滑度等）进行自适应调整，以优化路径规划的效果。

Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型

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Python实现基于XGBoost型来预测污染物浓度

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空气质量预测，Air Quality Prediction数据集

空气质量预测，Air Quality Prediction数据集 空气质量预测，Air Quality Prediction数据集 空气质量（air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。

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