pso专题

基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1 卷积神经网络（CNN） 4.2 CNN-GRU模型架构 4.3 CNN-GRU结合PSO的时间序列预测 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ........

PSO-xgboost分类模型，粒子群优化xgboost（多输入多分类）-MATLAB实现

PSO-xgboost分类模型，粒子群优化xgboost（多输入多分类）-MATLAB实现使用粒子群优化 (PSO) 来优化 XGBoost 分类模型的超参数是一种有效的方法，可以提高模型的性能。结果获取方式 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeWlZ9t

粒子群算法PSO优化BP神经网络预测MATLAB代码实现(PSO-BP预测)

本文以MATLAB自带的脂肪数据集为例，数据集为EXCEL格式，接下来介绍粒子群算法优化BP神经网络预测的MATLAB代码步骤，主要流程包括1. 读取数据 2.划分训练集和测试集 3.归一化 4.确定BP神经网络的隐含层最优节点数量 5. 使用粒子群算法优化BP的神经网络权重和阈值 6. 利用优化后的参数训练BP神经网络 7. 计算BP和PSO-BP的测试集预测误差，包括MAE、RMSE、MAP

6月17号直播预告 | 认识XPCIE1032H控制卡以及单轴PSO视觉飞拍和精准输出知识分享

在智能装备领域，精度、效率和产能是关键的竞争力指标，大多数都面临备货排产要求高、需要调度协同生产和更高的加工精度等问题，特别是在3C电子、半导体设备、锂电光伏等高速高精制造领域。运动控制系统的性能直接影响生产质量和效率，运动控制系统核心功能如带轴能力、快速响应和硬件触发的实时性等，都是提升产能和品质的决定性因素。 XPCIE1032H—超高速PCIe EtherCAT运动控制卡，通过PC

基于Gabor小波特征提取和PSO-SVM的胃溃疡分类（MATLAB R2018a）

Gabor滤波器是在测不准原则下能够在时域和频域中唯一能取得最佳的联合分辨率函数（测不准原则：是指在时域与频域中都要获得任何的测量精度那是不可能同时实现的，要使时域分辨率有所提高，必须牺牲频域的分辨率，反之亦然），进而Gabor小波滤波器则是由Gabor滤波器演化而来的，它结合Gabor滤波器多角度和小波滤波器的多尺度的优点，而且它的多通道滤波与人类的视觉系统相似，因为人类的视觉系统针对于不同的视

多输入多输出 | MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机多输入多输出

多输入多输出 | MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机多输入多输出目录多输入多输出 | MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机多输入多输出预测效果基本介绍程序设计往期精彩参考资料预测效果基本介绍多输入多输出 | MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机多输入多输出一种多输入多输出的粒子群优化支持向量机数据回归预

实战14：粒子群算法pso优化机器学习集成学习进行数据预测-完整代码数据

视频演示：效果演示：主要代码： import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor, AdaBoostRegressorfrom xgboost import XGBR

基于粒子群算法优化的长短期记忆神经网络（PSO-LSTM）回归预测

粒子群算法优化的长短期记忆（LSTM）神经网络用于回归预测是一种结合了进化计算和深度学习的强大方法。 1. 背景介绍 LSTM神经网络 LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的递归神经网络（RNN），特别适用于处理和预测基于时间序列的数据。与传统的RNN不同，LSTM通过引入“记忆单元”和“门控机制”（输入门、遗忘门、输出门）来解决长时间依赖问题，使其能够记住长时间

风电功率预测 | 基于PSO-BP神经网络实现风电功率预测（附matlab完整源码)

风电功率预测风电功率预测完整代码风电功率预测基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的BP神经网络是一种常见的方法，用于实现风电功率预测。下面是一个基于PSO-BP神经网络实现风电功率预测的一般步骤：数据准备：收集与风电场发电功率相关的数据，包括风速、风向、温度、湿度等气象数据以及风电场的历史功率数据。数据预处理：对收

单目标问题的烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述单目标问题的FW烟花优化算法求解matlab仿真,对比PSO和GA。最后将FW，GA，PSO三种优化算法的优化收敛曲线进行对比。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 ...........

区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测（Matlab）

区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测（Matlab）目录区间预测 | PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预测（Matlab）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab实现PSO-RF-KDE的粒子群优化随机森林结合核密度估计多变量回归区间预

【MATLAB源码-第197期】基于matlab的粒子群算法(PSO)结合人工蜂群算法(ABC)无人机联合卡车配送仿真。

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述基于粒子群优化（PSO）算法的无人机联合卡车配送系统是一个高效的物流配送策略，旨在优化配送过程中的成本、时间和资源利用率。该系统融合了无人机和卡车的配送能力，通过智能算法计算出最佳的配送路径和方式，实现快速、灵活且成本效益的货物运输。本文将全面介绍该系统的设计原理、操作流程和实现机制，以及它在现代物流配送领域的应用和潜在价值。系统概述

【MATLAB源码-第51期】基于matlab的粒子群算法(PSO)的栅格地图路径规划。

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的启发式优化方法。以下是其详细描述：基本思想：鸟群在寻找食物时，每只鸟都会观察自己和其他鸟之间的距离，以及当前找到的食物的位置。每只鸟都会向自己历史上找到的最好食物位置和整个群体找到的最好食物位置飞翔。通过这种方式，鸟群可以在一定范围

粒子群优化算法PSO与鹈鹕优化算法（POA）求解无人机三维路径规划（MATLAB代码）

一、无人机路径规划模型介绍二、算法介绍 close allclearclcdbstop if all errorwarning ('off')global modelmodel = CreateModel(); % 创建模型F='F1';[Xmin,Xmax,dim,fobj] = fun_info(F);%获取函数信息pop=100;%种群大小(可以自己修改

分类预测 | Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型

分类预测 | Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型目录分类预测 | Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍 1.Matlab实现PSO-BP-Adab

【PSO TSP】基于matlab粒子群算法Hopfield求解旅行商问题【含Matlab源码 224期】

⛄一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【PSO TSP】基于matlab粒子群算法Hopfield求解旅行商问题【含Matlab源码 224期】点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。获取代码方式2：付费专栏Matlab路径规划（初级版）备注：点击上面蓝色字体付费专栏Matlab路径规划（初级版），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客付费专栏Matl

【风电功率预测】基于matlab粒子群算法优化BP神经网络PSO-BP风电功率预测【含Matlab源码 347期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab

【PSO三维路径规划】基于matlab粒子群融合遗传算法多无人机三维路径规划【含Matlab源码 333期】

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【PSO TSP】基于matlab GUI混合粒子群算法求解旅行商问题【含Matlab源码 925期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab

【智能优化算法详解】粒子群算法PSO量子粒子群算法QPSO

1.粒子群算法PSO 博主言简意赅总结-算法思想：大方向下个体自学习探索+群体交流共享对比适应度找到最优点背景粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO。粒子群优化算法是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart博士和 kennedy 博士提出

PSO-CNN-BiLSTM多输入回归预测|粒子群优化算法-卷积-双向长短期神经网络回归预测|Matlab

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与CNN-BiLSTM（卷积-双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量

SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测目录 SCI一区 | Matlab实现PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果

数学建模预测类问题-PSO优化BP的电池荷电状态预测

1、BP神经网络 BP神经网络是将网络的输出与期望输出间的误差归结为权值和阈值的“过错”，通过反向传播把误差“分摊”给各个神经元的权值和阈值。BP神经网络由3层组成，输入层，隐含层和输出层。结构图如下图所示。编辑 2、PSO优化BP神经网络由于BP神经网络初始权值和阈值会导致预测效果的不佳，因此可建立相关的适应度函数，使用PSO对BP神经网络的权值和阈值进行

【机器学习】基于粒子群算法优化的BP神经网络分类预测（PSO-BP）

目录 1.原理与思路2.设计与实现3.结果预测4.代码获取 1.原理与思路【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路【智能算法】粒子群算法（PSO）原理及实现 2.设计与实现数据集：多输入多输出：样本特征24，标签类别4。求解问题维度： dim = inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hidden

Simulink|局部遮荫下光伏组件多峰值PSO-MPPT控制

目录主要内容 1.光伏电池工程数学模型的输出特性程序 2.普通扰动观察法进行MPPT 3.基于粒子群寻优的多峰输出特性 4.PSO_MPPT仿真模型程序下载链接主要内容在实际的光伏发电系统中,由于环境多变等因素的影响,当局部出现被遮挡情况时光伏阵列的功率-电压(P-U)特性曲线将呈多峰值特性。传统的控制方法如扰动观察法(P&O)、电导增量法

基于PSO粒子群算法的三角形采集堆轨道优化matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述假设一个收集轨道，上面有5个采集堆，这5个采集堆分别被看作一个4*20的矩阵（下面只有4*10），每个模块（比如：A31和A32的元素含量不同），为了达到采集物品数量和元素含量的要求（比如：需采集5吨和某元素单位质量在65与62之间），求出在