粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法。对于无约束的非线性函数极值寻优问题，采用粒子群算法进行解决，快速、准确且鲁棒性好。
2022-03-28 09:57:09
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matlab粒子光代码粒子过滤器
地形参考导航的标准粒子滤波器、辅助粒子滤波器、混合粒子滤波器、乱序粒子滤波器的MATLAB实现
如何运行：
运行
main_OOSM.m
如果您发现此代码有帮助，请引用以下论文：
Youngjoo
Kim
等人，“利用序列外测量进行粒子过滤中的模糊更新”，IEEE
航空航天和电子系统汇刊，54(1)，2018
年。可用：
2022-03-28 09:51:49
9.09MB
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为提高短期负荷预测精度，针对传统的单一负荷预测模型精度低以及常规智能算法在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题进行了研究，提出了一种结合混沌纵横交叉的粒子群算法（CC-PSO）优化极限学习机（ELM）的短期负荷预测模型。ELM的泛化能力与其输入权值和隐含层偏置密切相关，采用结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化ELM的输入权值与隐含层偏置，提高了ELM的泛化能力和预测精度。选择广东某地区实际电网负荷数据进行分析，研究结果表明，相对于BP神经网络和支持向量机，ELM具有更高的泛化能力和预测精度；CC-PSO相对于粒子群和遗传算法具有更高的全局搜索能力，CC-PSO-ELM模型具有较高的负荷预测精度。
2022-03-27 18:28:39
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惯性权重
1998年，Shi和Eberhart引入了惯性权重w，并提出动态调整惯性权重以平衡收敛的全局性和收敛速度，该算法被称为标准PSO算法
惯性权重w描述粒子上一代速度对当前代速度的影响。w值较大，全局寻优能力强，局部寻优能力弱；反之，则局部寻优能力强。当问题空间较大时，为了在搜索速度和搜索精度之间达到平衡，通常做法是使算法在前期有较高的全局搜索能力以得到合适的种子，而在后期有较高的局部搜索能力以提高收敛精度。所以w不宜为一个固定的常数。
2022-03-27 16:51:12
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为实现在无法接收到卫星信号的复杂室内环境下行人精确定位与导航,提出一种多源信息融合的室内定位方法,通过融合智能手机中方向传感器数据进行室内行人航位推算(PDR),采集室内环境中的WiFi与蓝牙信号信息进行信号强度匹配及修正PDR累计误差;针对室内复杂环境下WiFi指纹定位精度低的情况,提出一种将随机森林(RF)分类与改进的K最近邻(KNN)算法相结合的WiFi指纹定位算法,降低计算复杂度,提高定位精度;在改进的WiFi指纹定位算法及多源信息融合分析的基础上,提出使用粒子滤波及地图约束的方法,进一步提高定位精度。实验结果表明:结合粒子滤波及地图约束的多源信息融合定位结果方法估计的路径与真实路径最
2022-03-27 14:24:06
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随着电力数据采集成本降低及大规模电网互联等因素，电网中可获取的数据类型日益丰富。以往的集中式预测方法对海量电力数据的分析能力有限。提出基于大数据和粒子群优化BP神经网络短期电力负荷预测，建立短期电力负荷预测模型。利用国家电网的实际负荷数据，采用所提方法进行预测，与实际负荷数据及集中式负荷预测结果进行比较，结果证明，所提方法预测精度较高，降低了负荷预测时间，在实际应用中具有可行性。
2022-03-27 03:38:22
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本文提出了一种求解多目标规划问题的精英粒子群算法。该算法利用精英策略存储每一代Pareto最优解,同时提出了一种最优粒子的选取策略用以克服粒子陷入局部最优的缺点。最后,通过数值实验验证算法的可行性和有效性。
2022-03-26 11:50:24
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