ESN程式码ESN权重的粒子群优化 ESN是一个简单而强大的网络。 由于其非复杂的体系结构和训练方法，因此很简单。 由于在机器学习领域中取得了良好的成绩，因此它功能强大。 而且，它具有一种特殊的拓扑结构，其特征在于随机参数初始化，尤其是那些与储层和权重有关的参数初始化。 尽管在此随机初始化之后进行了一些预处理，例如按储层矩阵的光谱半径缩放储层矩阵，但仍不足以获得令人满意的结果。 为了解决这个问题，PSO用于对其中一些参数进行微调。 实际上，所研究的方法包括对来自储层，输入和向后权重矩阵的一个或多个子集进行PSO预训练。 因此，网络不会被完全偶然的变量所调整。 入门 实施的代码专为ESN-PSO设计，并应用于Mackey和Glass时间序列预测。 使用Matlab运行脚本：training_esn_mg_pred.m。 为了将其应用于其他数据集，只需将您的数据集上传到主文件中，然后更改训练和测试数据集即可。 与以前的版本相比，在此版本中，数据进行了归一化和调整大小，并且更改了网络参数初始化以最大程度地降低了测试误差，并且清除数据的大小也已更改。

为了提高机器人的定位精度，对传统的基于神经网络的机器人精度补偿方法进行改进。采用两种基于粒子群优化的极限学习机（PSO-ELM）模型的精度补偿方法对机器人关节坐标及直角坐标进行补偿。分别对两种方法进行仿真实例分析，并与遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）模型进行对比。仿真结果表明，对直角坐标进行补偿的PSO-ELM机器人精度补偿法优于其他补偿方法，且具有较高的预测精度。

用MATLAB仿真PID控制，其中用simulink建仿真模型，用matlab语言编写PSO算法用于优化PID参数整定。

这是一个pso优化bp神经网络的预测算法，可用亲测

粒子群算法求解约束多目标优化万能matlab代码。本代码是基于有约束条件的寻优问题，采用APSO可以加快寻优的速度，修改参数比较简单，目标函数和上下限根据自身的需要进行改动，，可以实现目标函数的寻优

用MATLAB编写测试函数的五种PSO改进算法

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matlab语言编写的PSO算法代码，和改进措施

matlab语言编写的PSO算法代码，和改进措施

为了更好地改善多目标粒子群优化算法的收敛性和多样性的pso 算法