ZIP全向运动模型与动态窗口DWA算法：动态避障策略在MATLAB中的实现与应用,全向运动模型，动态窗口DWA，动态避障，matlab,全向运动模型; 动态窗口DWA; 动态避障; MATLAB,基于全向 41.08KB

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全向运动模型与动态窗口DWA算法：动态避障策略在MATLAB中的实现与应用,全向运动模型，动态窗口DWA，动态避障，matlab ,全向运动模型; 动态窗口DWA; 动态避障; MATLAB,基于全向运动模型的动态窗口DWA避障算法在MATLAB中的实现
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341517/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341517/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">以下是一篇基于您提供的主题的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">Matlab<span class="_ _1"> </span></span>完整源码和数据集的示例文章<span class="ff3">，</span>以满足您的要求<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff1">基于<span class="_ _0"> </span></span>MFO-TCN-BiGRU-Attention<span class="_ _1"> 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ws0">1.<span class="_ _2"> </span><span class="ff1">飞蛾扑火算法优化<span class="ff3">：</span>我们采用飞蛾扑火算法来优化模型中的关键参数<span class="ff3">，</span>包括学习率<span class="ff4">、</span>神经元个数</span></div><div class="t m0 x2 h2 y9 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">注意力机制的键值和正则化参数</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _2"> </span>MFO-TCN-BiGRU<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">模型<span class="ff3">：</span>模型包含一个基于<span class="_ _0"> </span></span>MFO<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">优化的时间卷积网络<span class="ff3">（</span></span>TCN<span class="ff3">）<span class="ff1">和一个双向门控</span></span></div><div class="t m0 x2 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">循环单元<span class="ff3">（<span class="ff2">BiGRU</span>）<span class="ff4">。</span></span>这两个部分结合在一起<span class="ff3">，</span>利用各自的优点<span class="ff3">，</span>用于处理时间序列数据<span class="ff4">。</span>此外</div><div class="t m0 x2 h2 yc ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">还加入了注意力机制</span>，<span 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class="_ _0"> </span></span>R2<span class="ff4">、</span>MSE<span class="ff4">、</span>MAE<span class="ff4">、</span>MAPE<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">和<span class="_ _0"> </span></span>RMSE<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">评价指标</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">% <span class="ff1">输出评价结果到命令窗口</span></div><div class="t m0 x1 h3 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">```</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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