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基于粒子群优化的最小二乘支持向量机

基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预测，优化参数为隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率，利用交叉验证抑制过拟合问题，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

在MATLAB中用一群算法实现三维路径规划的代码，可以运行，自己修改地图数据即可达到自己的需求

1、资源内容：基于Matlab蚁群算法的三维路径规划算法（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

为了提高瓦斯涌出量预测的精度和预测模型的泛化能力,提出了一种基于蚁群算法(ACO)优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯涌出量预测方法。在SVM所建立预测模型中各个参数的取值区间内,采用蚁群优化算法计算预测模型各个参数的最佳值,基于最佳参数的SVM建立瓦斯涌出量预测模型。结果表明:采用未优化的SVM建立的预测方法,其个别预测误差相对较大,最大误差为8.11%,平均误差为4.68%,采用ACO对于预测模型的参数进行优化后,预测性能有显著提高,最大误差为4.37%,平均误差为2.89%,表明所建议的方法是有效、可行的。

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轻子混合矩阵U中的广义âÏ交换对称对应于以下关系：| UUi | = |UÏi||。 与i = 1,2,3。 它预测最大的大气混合和最大狄拉克CP违规给定β13 0。 我们表明，如果带电的轻子和中微子质量矩阵在O（3）的有限离散子组中包含的特定残余对称性下不变，则广义的âsym对称性可能会出现。 组A4，S4和A5是唯一可以完全将U固定在开头的组。 中微子可以（a）不简并或（b）部分简并，具体取决于对它们的残余对称性的选择。 在情况（a）中，一个获得消失或很大的Δ13，而在情况（b）中，只有A5可以提供接近其实验值的Δ13。 我们提供了一个基于A5的显式模型，并讨论了一类扰动，这些扰动可以生成完全逼真的中微子质量并进行混合，从而维持U中的广义¼Ï对称性。 我们的方法提供了较早提出的一些思想的概括，以便获得预测值¸23=Ï/ 4和ÎCP=±Ï/ 2。

在本文中，我们分析了量子同源不变性（slN链同源性的Poincaré多项式）。 在正确地知道适当拓扑空间的同调性的大小的情况下，可以大大简化基于Euler-Poincaré公式的Kovanov-Rozansky型同源性的计算过程。 我们根据双曲几何的对称和谱函数来表达经典群的不可约张量表示的形式特征。 根据Labastida–Mariño–Ooguri–Vafa猜想，我们以Ruelle谱函数（无结，无结和链结的情况具有无限积）形式表示了Chern-Simons分区函数的表示形式。 被考虑）。 我们还为正交的Chern-Simons分区函数导出了一个无限积公式，并分析了无限积结构的奇异性和对称性。