通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。

为有效避免粒子群优化算法后期收敛速度慢的问题，提高寻优能力，设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法，建立了水电优化调度数学模型，提出了弹性粒子群优化算法解决水电优化调度问题的实现方法，包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计，并编制了基于Matlab语言的优化程序．实例仿真结果表明：弹性粒子群优化算法是有效的；相比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法，弹性粒子群优化算法求解水电优化调度问题具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度．

其中关于PSO部分的书写，已经进行了封装，可以进行通用，用于其他模型的优化。该资源实例主要用于优化支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon、核系数gamma进行调参

建立了双端基于电压源型换流器的高压直流输电(VSC-HVDC)系统的小信号模型；利用特征根分析法，基于线性化状态空间模型，将与系统特征根直接相关的振荡模式和衰减模式的罚函数作为目标函数；提出了基于粒子群优化算法的VSC-HVDC系统的控制参数优化策略，对整个系统的控制参数同时进行整体优化。仿真结果验证了小信号模型的正确性；优化后的系统在小扰动、大扰动、潮流反转及故障情况下均具有较高的控制精度，整个系统的稳态与暂态特性均得到较大改善。

粒子群优化算法优化支持向量机

带空间机械臂航天器系统在无外力矩作用时，系统相对于总质心的动量矩守恒而变为非完整系统，由于非完整约束的不可积性，非完整系统的运动规划与控制比一般系统要困难得多。针对这一问题，利用非完整特性研究自由漂浮空间机械臂的三维姿态运动规划问题，导出带空间机械臂的航天器三维姿态运动数学模型，并将系统的控制问题转化为无漂移系统的非完整运动规划问题。在运动规划中，引入Fourier基函数构成系统控制输入，对基函数的系数向量优化，提出一种应用粒子群优化的最优运动规划数值算法。数值仿真表明该方法对空间机械臂及航天器三维姿态运

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。