1.运行主函数 2.适合新手 3.一键出图 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出 基于粒子群优化支持向量机数据回归Matlab程序PSO-SVM 多特征输入单输出

这是四极磁铁中粒子的简单模拟。 它可以像简单的加速器一样设置

Unity3D 100种战斗魔法粒子技能动画特效，内包含100种战斗魔法技能特效，包含demo场景展示，可以运行可通过键盘ZXC进行切换，重试等操作。可用于技能特效编辑，自制等学习操作。解压即可导入工具包，初步可以运行demo场景进行测试效果。100种特殊制作不易，希望收藏关注，后续有更多资源分享。战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效 战斗 魔法 粒子 技能 动画 特效

pso.m是主程序，pso-pid是适应值函数， 粒子群优化PID 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization）。思想源于对鸟/鱼群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为。 粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，每个粒子有两个属性：位置和速度； 每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，通过适应度函数确定适应值来评价当前位置的好坏，并记录最优解。

运用LOGWARE4．0软件中的“COG”模块对仓库选址进 行精确重心法求解。实验结果如图2所示。实验表明，从25 次迭代以后，运算结果保持不变。因此 ，该仓库的地址为 = 6．298，Y=6．484，运输成本为55 015 057．44美元。 图2 运用精确重心法求解仓库选址问题的结果 4．1．3 粒子群算法求解实例结果 采 用 MATLAB7进 行 算 法 编 程 ，在 Intel Core2 Duo CPU T7100 1．80 GHz的计算机上进行计算。经过多次实验， 最终确定粒子群算法的各项参数 ：种群规模 m=25，惯性权重 CO=0．2，学习因子 c，=c，=1．5，迭代次数 gmax=30。 经过一次计算机实验 ，得到的初始种群如图3所示，经过 3O次迭代，种群的平均适应度和最优适应度的变化情况如图4

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粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作