自适应广义预测控制算法MATLAB程序，控制对象为时滞惯性环节，系统模型参数采用PSO算法进行在线辨识，再采用GPC算法进行控制。 程序中有普通GPC算法和PSO-GPC算法性能的仿真对比。

实现基于Python的BP神经网络数据预测模型，压缩包中包含文件如下：源码BPNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数；test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等；train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、阈值。

背包问题PSO（粒子群算法，Particle Swarm Optimization）基本算法代码，仅供参考

粒子群算法在机械零部件可靠性优化设计的应用rar,粒子群算法; 机械零部件; 可靠性; 优化设计;

【预测模型】 GUI BP神经网络预测【含Matlab源码 934期】.zip

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。

MATLAB平台：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

BP神经网络的利用 输入xy 输出xy，用python语言编写的

管道泄漏检测和定位在管道的安全生产中占有重要的位置。本文将用小波包分解技术提取的管道泄漏检测系统特征信号作为神经网络的输人,建立管道运行状态的神经网络分类器,根据输出对管道的运行状态进行识别。利用小波变换特性提取压力传感器的信号奇异点,根据负压力波定位法对管道泄漏点定位,仿真结果验证了该方法的有效性。

神经网络能以任意精度逼近非线性函数,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映信息的非线性发展趋势。该文在分析传统BP网络缺点的基础上,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络。详细讨论了GA算法的优化神经网络初始权值和阈值的思想和理论。在阐述预测方法同时,用具体例证分析了GA-BP网络预测的性能和特点。结果表明,基于GA-BP神经网络在预测精度和适应性方面高于传统的BP神经网络。