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PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。

【RBF预测】基于粒子群算法优化RBF神经网络实现数据回归预测含Matlab源码

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为了提高气体管道泄漏检测的效率与准确性，文中结合BP神经网络设计了一套气体管道泄漏检测方法，并以医用呼吸机气体管路为对象进行测试。在气路分析的基础上，借助试凑法与MATLAB软件平台确定神经网络各层的神经元数量，方案采用Trainglm算法作为样本数据的训练算法。通过在医用呼吸机上进行的实测结果表明，文中所设计的方法比传统的呼吸机漏气检测方法具有较好的泛化能力与较高的精度，且误差平均值较小、稳定性与重复性较好，是一种气体管道漏气检测的有效手段。

5.网络模型的性能和泛化能力 训练神经网络的首要和根本任务是确保训练好的网络模型对非训练样本具有好的泛化能力（推广性），即有效逼近样本蕴含的内在规律，而不是看网络模型对训练样本的拟合能力。从存在性结论可知，即使每个训练样本的误差都很小（可以为零），并不意味着建立的模型已逼近训练样本所蕴含的规律。因此，仅给出训练样本误差（通常是指均方根误差RSME或均方误差、AAE或MAPE等）的大小而不给出非训练样本误差的大小是没有任何意义的。

学校做的一次BP神经网络拟合实验，实现了学习功能，包含样本和数据

实现了BP神经网络的基本结构，是学习神经网络很好的示例程序，包括以下内容： 1、输入层、输出层、隐含层。 2、可以解决分类问题和回归问题两大问题。 3、多种激活函数、输出函数和损失函数可供选择。 4、实现了梯度下降方法。

加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此，针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数，采用基于Lozi映射的粒子群（PSO）算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中，通过分别映射PSO个体最优位置，把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置，引入混沌机制，以混沌变量的遍历性改进粒子群算法，提高全局搜索能力，避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测，结果表明了文中所提方法的有效性。