海岸线预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

海平面上升是全球变暖最严重的后果之一，荷兰等国家将在下个世纪面临被淹没的威胁。二氧化碳含量增加和全球气温上升导致冰川融化，导致全球海平面上升。为了更好地了解影响海平面上升的因素，我们收集并分析了数据，将其拟合到某个函数以预测未来的海平面。均方根误差 (RMSE) 用于评估预测值与实际值之间的预测误差的标准偏差。此外，还使用相关矩阵来评估数据之间的一致性。

📣 部分代码

%% Specific Lat-Lon to visualization
clear all;clc;% You can use that part to visualize specific year !% take user input for the year they want projected sea riseyearx = input("Enter the year you would like to learn sea level rise in future: ");%d = datetime('today');
result = 0.02354*(yearx^2) -91.4*yearx + 8.866e+04 ;result = result - 88;
% 36-42 lat ---- 26-45 lon is Turkey's parameters
lat_start = 36;lat_end = 42;
lon_start = 26;lon_end = 45 ;
% create the mapgeolimits([lat_start lat_end],[lon_start lon_end])geobasemap streets
gtextm("The average sea level rise is " + string(result) + " mm")

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]余威,吴自银,傅斌.基于Matlab和灰色模型GM(1,1)预测海岸线变化[J].海洋通报, 2012, 31(4):404-408.DOI:10.11840/j.issn. 1001-6392.2012.4.007.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

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、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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

3 路径规划方面

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、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合