本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法，从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据；对参考数据建立BP神经网络的预测模型，并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构，每个种群分别对神经网络权值阈值编码，生成不同长度的个体，用遗传算法中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群，最后判断收敛条件并选择最优个体；再对BP神经网络初始化，用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络直至收敛，利用该网络对风电功率进行预测；最后，还反复利用预测值，在一轮预测中进行多次预测实现了跨时间间隔的多步预测。本发明预测精度提高，计算时间减少，稳定性增强。

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代码模型及运行结果

随着经济的快速发展，众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节，预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型，通过该模型的预测，可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准，并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的，简化网络结构，提高预测的准确度.

pso-elm（粒子群算法优化极限学习机）

安全技术-网络信息-无线传感器网络距离无关定位算法优化的研究.pdf

安全技术-网络信息-文化算法优化RBF神经网络及应用研究.pdf

麻雀搜索算法MATLAB程序，亲测可用，带标注

混合遗传算法优化物流路径的一篇论文-混合遗传算法.pdf 本帖最后由 KAsoya 于 2013-7-24 19:11 编辑 我们学校以前出过一个数学建模题目跟这篇论文里举得例子非常非常像... 我觉得这篇文章数学建模那部分讲得很透彻，其余部分像编码什么的，至少文字逻辑上能看明白。本想试着用matlab做这个题目，可是......完整看了一遍GA工具箱的帮助还是不知道该怎么入手实现，帮助文档里举的例子形式都很简单，直接min f和一堆有关x1,x2,x3的约束。碰上这里的函数我就不会了，谁有闲情来看看么？

1.python程序 2.优化支持向量机，可直接运行 3.有数据集

提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路，在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型，并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的“源-网-荷-储”优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放，验证了所提模型和算法的科学性与合理性，以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。