基于改进流体扰动算法和灰狼算法的无人机三维航路规划

使用NYSE进行清晰TSSET t重命名价格YTSSmooth MA Y1=Y, 窗口(4 0 3)替换/ /移动平均, 其中窗口中的第一个数字表示滞后几步, 中间为是否包括原观察值, 后面为向前移动几步/ / tssmooth MA Y2=Y, 权重(5 1 7 8)替换/ /移动平均, 重量中的前数字表示滞后加权的权数, 中为当期值的权重, 后数据为向前移动权重/ / TSSmooth指数Y1=Y, 参数(0.1)替换/ /指数平滑tssmooth指数Y2=Y, 参数(0.9)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 500/600 TSSmooth DExponential Y1=Y, 参数(0.1)替换TSSmooth DExponential Y2=Y, 参数(0.9)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 500/600 TSSmooth DExponential Y1=Y IN 500/680, 预测(10)替换/ /预测tssmooth指数Y2=Y IN 500/680, 参数(0.5)预测(10)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 650/L TSSmooth HWinters Y1=Y IN 500/680, P (0.3 0.2) F (10)替换/ /霍尔特-温特斯平滑tssmooth H Y2=Y IN 500/680, P (0.1 0.9) F (10)替换TSLine Y Y1 Y2 IN 650/L *Holt-Winters季节平滑tssmooth SHWinters Y1=Y IN 500/680, P (0.3 0.2 .1)周期(4) F (10)替换tssmooth S Y2=Y IN 500/680, P (0.1 0.9 .2) F (10) PER (4)替换//HW季节平滑tsline Y Y1 Y2 IN 650/

一个完整的图应包括曲线（点/线/面）、标题与副标题、图例、脚注、插文、坐标轴。以下命令展示了如何绘制上图===begin=== sysuse auto , clear twoway (scatter mpg weight if foreign==0) /// (scatter mpg weight if foreign==1 , msymbol(Sh)) , title(标题: 行驶里程与车重关系) subtitle(副标题: 11574年美国的国产和进口汽车) ytitle(纵坐标标题：里程) xtitle(横坐标标题：重量) note(注释: 数据来自于美国汽车协会) text(35 3400 “曲线类型：散点图”) legend(title(图例) label(1国产车) label(2进口车)) scheme(s1rcolor) ===end=== 9.1.1命令结构

15.3基于改进流体扰动算法与灰狼优化的无人机三维航路规划简单情形对如下的线性回归模型ii i iii xii i Ne exy σσ σ ββ = = = ++= 2 2 2 10 )( ),0(~显然（i）不存在异方差，而（ii）和（iii）存在异方差。模拟出数据，然后分别用图形和怀特检验看是否能正确检验出异方差。 ===begin=== clear set obs 1000 gen x=uniform() gen u1=invnorm(uniform()) //同方差的误差结构gen u2=x^2invnorm(uniform()) //异方差的误差结构，u2i~N(0,xi 2 ) gen u3=xinvnorm(uniform()) //异方差的误差结构，u3i~N(0,xi) gen y1=1+5x+u1 gen y2=1+5x+u2 gen y3=1+5x+u3 reg y1 x rvpplot x //残差图,以残差为Y轴，以Y的拟合值^Y为X轴imtest,white //怀特检验，零假设为同方差reg y2 x rvpplot x //残差图，以残差为Y轴，以x为X轴imtest,white //怀特检验reg y3 x rvpplot x imtest,white *===end===多元情形二元线性回归模型

11.3正态分布函数及其反函数一般的正态分布函数，可以根据公式(x-m)/s=z来变形得到例：人的智商（I.Q.）得分一般服从均值为100，标准差为16的正态分布，随机抽取一人，他的智商在100-115之间的概率是多少？（以频率为表述，即智商在100-115之间的人占多大比例？） di normal((115-100)/16)- normal((100-100)/16) .32574929正态分布函数的图示twoway function y=normal((x-100)/16), rang(50 150)

当随机抽样假设不成立时，即使其他假设均成立且样本量很大，普通最小二乘法 (OLS) 估计仍然存在偏差和不一致性。这意味着，如果无人机航路规划所依赖的数据不满足随机抽样条件，基于OLS 的模型将无法准确预测航路，即使模型包含所有相关变量且样本量充足。

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【路径规划】基于BBO算法的无人机三维路径规划MATLAB源码 在现代无人机系统中，路径规划是一项至关重要的任务。分享一个MATLAB源码，该源码基于生物地理学优化算法（BBO）实现无人机的三维路径规划。BBO算法通过模拟物种迁徙和分布过程来找到最优路径，具有全局优化能力强、收敛速度快等优点。 内容概述 源码结构源码文件包括主程序、算法模块以及路径规划可视化部分。主程序调用BBO算法进行迭代优化，最终输出无人机的最优三维路径。 BBO算法核心BBO算法的核心步骤包括初始化迁徙率、评估适应度函数以及更新迁徙过程。其通过自然选择策略提升路径规划的精确度和效率。 路径可视化本源码使用MATLAB的三维图形功能对路径进行可视化展示，以便直观分析路径的可行性和优化效果。 实用性与应用场景 该源码可用于研究无人机三维路径规划算法的学术研究，或直接用于开发无人机导航系统的算法原型。