PSO_bpnn Python 粒子群算法结合神经网络

为了降低运用简化传感器模型对动态测试结果进行修正时带来的误差,提出一种基于最小二乘(LSM)与粒子群优化算法(PSO)的动态补偿器设计方法。采用最小二乘法识别传感器的最佳阶次,作为补偿器的阶次,克服简化模型对补偿器设计的影响,结合粒子群算法对传感器进行逆建模得到补偿器,并分析补偿前后传感器的时域与频域特性。实验表明,该方法能有效的降低传感器的动态测量误差。

粒子群算法在模式识别，图像处理，最优化问题，参数设置中的应用

DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠

多目标粒子群 冷热电联供 综合能源系统 运行优化 关键词：综合能源 冷热电三联供 粒子群算法 多目标优化 参考文档：《基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化》 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品 主要内容：代码构建了含冷、热、电负荷的冷热电联供型综合能源系统优化调度模型，考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，并且考虑与上级电网的购售电交易，综合考虑了用户购电购热冷量的成本、CCHP收益以及成本等各种因素，从而实现CCHP系统的经济运行，求解采用的是MOPSO算法（多目标粒子群算法），求解效果极佳

无人机任务分配传统算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）

利用matlab软件进行粒子群算法PSO的程序编写，并对测试函数RASTRIGIN进行寻优。

多目标粒子群算法的原理以及matlab代码实现，参考文献《基于改进多目标粒子群算法的配电网储能选址定容》。 代码注释清晰，结构有条理，非常适合用来学习多目标优化。代码运行有任何问题都可以帮忙解决。 压缩包中含有两部分内容： 1.改进多目标粒子群算法的原理，计算流程的超详细介绍，以及完整matlab代码的获取方式。 2.单目标粒子群算法的matlab完整程序PSO.m，可以直接运行

PSO 粒子群算法 万能代码 matlab 注释详细

构建含燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机等机组的冷热电联供系统优化模型并建立约束条件; 改进粒子群算法，面向多约束目标进行模型求解优化，提高求解的收敛精度、收敛速度和稳定性; 最后利用算例进行结果分析。结果表明改进后的粒子群算法能够同时兼顾系统的经济性和环保性，使系统运行更加优化，为之后的能源供给系统的规划提供前期依据。 资源中的代码注释非常详细，对于刚开始接触这个方向的同学能够起到一定的帮助。