pso优化bp网络参数的问题

phog方法提取图像特征，svm支持向量机进行分类，分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。

使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测+含代码操作演示视频

应用PSO优化基于分簇的无线传感器网络路由协议.

烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制。仿真结果表明:该方法能够比较准确地对火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。

在本文中，作者描述了使用PSO算法改善LCMV和MVDR波束形成的性能。 最初，我们使用LCMV设计了波束形成，并且我们通过提取权重，功率和SINR等参数来分析了阵列信号处理的性能。 通过使用LCMV，我们注意到最小的信噪比（SINR），旁瓣的出现和干扰。 最终，我们尝试通过在波束成形中采用PSO来提高性能。 我们已经观察到性能显着提高。 使用多个传感器元素（例如M = 4/8/50/100）扩展了分析。 使用相控阵系统工具箱在MATLAB中进行了整个分析，并获得了相应的输出。 通过将LCMV和MVDR与PSO技术进行比较，得出的结果是，在PSO中观察到了优化的输出，从而提高了方向性，避免了干扰并减轻了旁瓣。

基于PSO优化BP神经网络PID控制器的仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试 for j=1:1:H Oh(j)=( exp( net2(j)-exp(-net2(j)) ) )/(exp( net2(j)+exp(-net2(j)) )); end net3=wo*Oh; for l=1:1:Out K(l)=exp(net3(l))/(exp(net3(l))+exp(-net3(l))); %K(l)=M*net3(l); end kp(k)=M(1)*K(1); ki(k)=M(2)*K(2); kd(k)=M(3)*K(3); Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)]; du(k)=Kpid*epid; u(k)=u_1+du(k);

基于PSO优化的BP网络的数据预测仿真，matlab2021a测试通过

目标函数为 function fit=fitness1(x) fit=1-exp(-(x(1)-1)^2-(x(2)+1)^2); 和 function fit=fitness2(x) fit=1-exp(-(x(1)+1)^2-(x(2)-1)^2); 程序运行的时候会出现速度最后非常非常小，所有粒子全聚集到一起 约束问题如何解决 每个粒子的最优解，是不是需要约束的限制 整个粒子的最优解是不是也需要约束的限制 粒子过分集中，如何将粒子打散

双目标优化，优化函数为： function fitness1=f1(x) format long; fitness1=x(1); %测试函SCH return 和 function fitness2=f2(x) format long; n=30; s=0; for i=2 :n s=s+x(i); end gx=1+9*s/(n-1); fitness2=gx*(1-sqrt(x(1)/gx)); %测试函SCH return