資源簡介
基于GA-GM(1，1)模型的航空發電機狀態趨勢分析結果較GM(1，1)模型所得結果平均相對誤差降低0.14個百分點，分析結果更加精確，為灰色分析模型及其優化模型在航空發電機剩余使用壽命預測技術研究中的應用奠定基礎。同時應用奠定基礎。同時也說明遺傳優化算法在航空發電機狀態趨勢分析中的應用是可行的且具有實際科學意義。這為GA-GM(1,1)模型在其他領域中的應用指明了道路。
代碼片段和文件信息
%?2.7?求出群體中最大得適應值及其個體
%遺傳算法子程序
%Name:?best.m
%求出群體中適應值最大的值
function?[bestindividualbestfityuce111]=best（popfitvalueyuce11）
[pxpy]=size（pop）;
bestindividual=pop（1:）;
bestfit=fitvalue（11）;
yuce111=yuce11（:1）;
for?i=2:px
if?fitvalue（i）
bestfit=fitvalue（i1）;
yuce111=yuce11（:i）;
end
end?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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