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【预测模型-回声状态网络ESN预测】基于
粒子群优化
回声状态网络ESN实现数据预测附matlab代码.zip
智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍
2022-05-18 10:03:38
551KB
matlab
1
粒子群优化
研究工具箱:Gbest PSO、Lbest PSO、RegPSO、GCPSO、MPSO、OPSO、Cauchy 突变和混合组合-matlab开发
编写
粒子群优化
研究工具箱是为了协助论文研究,以对抗
粒子群优化
(PSO) 的过早收敛问题。 控制面板提供了足够的灵活性以适应各种研究方向; 在指定您的意图之后,工具箱将自动执行多项任务,以腾出时间进行概念设计。 示例特征 +从Gbest PSO,Lbest PSO,RegPSO,GCPSO,MPSO,OPSO,全局最佳的柯西突变以及混合组合中进行选择。 + 基准套件包括 Ackley、Griewangk、Quadric、noise Quartic、Rastrigin、Rosenbrock、Schaffer's f6、Schwefel、Sphere 和 Weighted Sphere。 + 每个试验使用自己的伪随机数序列来确保数据的可重复性和唯一性。 + 选择最大数量的函数评估或迭代。 如果达到成功阈值或检测到过早收敛,则提前终止。 + 选择静态或线性变化的惯性权重。 + 激活
2022-05-17 10:52:46
1.97MB
matlab
1
论文研究-简化的
粒子群优化
快速KNN分类算法.pdf
提出了一种有效的k近邻分类文本分类算法,即SPSOKNN算法,该算法利用
粒子群优化
方法的随机搜索能力在训练集中随机搜索.在搜索k近邻的过程中,粒子群跳跃式移动,掠过大量不可能成为k近邻的文档向量,并且去除了粒子群进化过程中粒子速度的影响,从而可以更快速地找到测试样本的k个近邻.通过验证算法的有效性表明,在查找k近邻相同时,SPOSKNN算法的分类精度高于基本KNN算法。
2022-05-16 20:27:19
582KB
论文研究
1
粒子群优化
分数阶PID
通过粒子群算法对分数阶PID进行优化,并且与PID、分数阶PID进行对比,得到结果良好。
2022-05-15 16:06:35
310KB
MATLAB
Binary Particle Swarm Optimization for Feature Selection:简单算法展示了如何在特征选择问题中使用二进制
粒子群优化
(BPSO)。-matlab开发
用于特征选择任务的简单二元
粒子群优化
(BPSO),可以选择潜在特征以提高分类精度。
演示了一个示例,该示例说明了如何使用具有分类错误率的BPSO(由KNN计算)作为使用基准数据集进行特征选择问题的适应度函数。 ****************************************************** ****************************************************** **********************************
2022-05-15 11:35:47
121KB
matlab
1
时间依赖下洪涝灾区紧急物资分配混合优化方法
针对洪涝灾区紧急物资分配问题,构建结合“互联网+”的研究框架,提出一种混合优化方法.从以下几个方面进行研究:对灾区物资需求进行遗传点估计;对受灾区域进行无监督聚类划分;明确紧急度优先级;依权重将应急库存剩余救援物资分配到灾区;更新灾区物资需求,直到灾区需求达到预设满足程度.研究表明,所提出的混合优化方法能够在需求满足比率和时间分配成本两方面实现系统优化,有效利用黄金救援期实现人道主义救援.
2022-05-13 11:00:04
1.67MB
互联网+应急物流 洪涝救援 聚类分析 双目标决策 点估计遗传算法 粒子群优化
1
粒子群优化
算法应用研究(可编辑).doc
粒子群优化
算法应用研究(可编辑).doc
2022-05-13 09:07:41
80KB
文档资料
算法
粒子群优化
算法的研究现状与发展概述.doc
粒子群优化
算法的研究现状与发展概述.doc
2022-05-13 09:07:41
40KB
文档资料
算法
【基于粒子群和改进萤火虫(PGSO)算法的无线传感器网络的覆盖优化】
基于粒子群和改进萤火虫(PGSO)算法的无线传感器网络的覆盖优化
2022-05-12 16:06:19
11KB
WSN覆盖优化
粒子群优化算法
萤火虫算法
一种基于混沌变异的多目标
粒子群优化
算法 (2010年)
针对多目标优化(multi-objecdve optimization pmblem,MOP)问题,特别是解集分布非均匀问题,提出一种基于混沌变异的优化算法。通过Pareto支配思想来决定粒子的飞行方向,在进化后期加入混沌变异操作,有效地避免早熟收敛现象;根据
粒子群优化
算法(particle swam otimixation,PSO)特有的记忆建立外部档案,动态引导微粒在每一次迭代的飞行方向。最后通过8个标准多目标测试函数进行测试,实验结果表明该算法是有效可行的,其性能比SPEA和NSGAⅡ更优。
2022-05-12 13:38:16
320KB
自然科学
论文
1
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