MATLAB源代码、文章、pso_优化_BP

pso优化bp网络参数的问题

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

针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题，提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型，该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出，详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明，BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢，故障识别率为82%；概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定，故障识别率最大为98%；粒子群优化后的BP神经网络故障诊断分类识别率为100%且自适应能力强。

这是一个pso优化bp神经网络的预测算法，可用亲测

基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究，高峰，冯民权，为快速准确预测河流水质，本文结合汾河实际监测数据，使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�

针对于BP神经网络预测模型，收敛速度慢，精度较低，容易陷入局部极小值等缺点，提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中，粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值，然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明，该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度，减少陷入局部极小的可能。

为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较高的准确率和较快的收敛速度。

利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型进行优化，可以对数据进行仿真训练，可以对变形监测以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测精度以及在预测时间上也大大加快，代码是基于matlab语言自己写的。