"基于深度学习和优化算法的多领域预测与规划研究及应用"

本文总结了一系列机器学习和人工智能模型在不同领域的应用。这些模型包括卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（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神经网络、径向基函数网络（RBF）、深度置信网络（DBN）、随机森林（RF）、深度极限学习机（DELM）等，它们在风电预测、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、地铁停车预测、变压器故障诊断等方面发挥了重要作用。此外，在图像识别、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、图像压缩感知等领域，这些模型也取得了显著的成果。 另外，这些模型还被广泛应用于解决旅行商问题（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等实际问题，为这些领域带来了有效的解决方案。 此外，这些模型还应用于无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配等领域，并在传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位等方面发挥了重要作用。 在信号处理领域，这些模型被用于信号识别、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、脑电信号等方面，为信号处理提供了新的思路和方法。 此外，这些模型还被应用于生产调度、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、货位优化等问题的解决中，并在微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置等方面发挥了重要作用。 最后，在元胞自动机交通流、人群疏散、病毒扩散、晶体生长等领域，这些模型也取得了重要的突破。 总之，这些模型在各个领域的应用表明了它们在解决实际问题中的重要作用，为各行各业带来了新的机遇和挑战。