关键词：
一、粒子群算法简介
1 粒子群算法简介
1.1 引言
自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家Craig Reynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避免与邻域个体相撞：匹配邻域个体的速度；飞向鸟群中心，且整个群体飞向目标。仿真中仅利用上面三条简单的规则，就可以非常接近地模拟出鸟群飞行的现象。1990年， 生物学家Frank Heppner也提出了鸟类模型， 它的不同之处在于：鸟类被吸引飞到栖息地。在仿真中，一开始每一只鸟都没有特定的飞行目标，只是使用简单的规则确定自己的飞行方向和飞行速度，当有一只鸟飞到栖息地时，它周围的鸟也会跟着飞向栖息地，最终整个鸟群都会落在栖息地。
1995年， 美国社会心理学家James Kennedy和电气工程师RussellEberhart共同提出了粒子群算法(ParticleS warm Optimization， PSO) ， 该算法的提出是受对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发。他们的模型和仿真算法主要对Frank Heppner的模型进行了修正，以使粒子飞向解空间并在最优解处降落。粒子群算法一经提出，由于其算法简单，容易实现，立刻引起了进化计算领域学者们的广泛关注， 形成一个研究热点。2001年出版的J.Kennedy与R.Eberhart合著的《群体智能》将群体智能的影响进一步扩大[] ， 随后关于粒子群优化算法的研究报告和研究成果大量涌现，继而掀起了国内外研究热潮[2-7]。
粒子群优化算法来源于鸟类群体活动的规律性，进而利用群体智能建立一个简化的模型。它模拟鸟类的觅食行为，将求解问题的搜索空间比作鸟
elm数据预测基于matlab粒子群算法优化elm数据预测（含前后对比）含matlab源码449期(代码片段)
一、粒子群算法优化极限学习机ELM简介PSO-ELM优化算法预测模型ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b,只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数,即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中,只需确定初始ω和b,而无... 查看详情
elm预测基于粒子群算法改进极限学习机elm实现数据预测matlab源码(代码片段)
一、极限学习机的概念 极限学习机(ExtremeLearningMachine)ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前... 查看详情
elm预测基于粒子群算法改进极限学习机elm实现数据预测matlab源码(代码片段)
一、极限学习机的概念 极限学习机(ExtremeLearningMachine)ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提... 查看详情
优化预测基于matlab粒子群算法优化bp神经网络预测含matlab源码f003期
...权值和阈值,解决局部极小点问题,提高BP神经网络算法的预测精度。在PSO中,整个搜索空间的维数D。第i个粒子的位置见式(3)。图2PSO-BP的算法流程二、部分源代码 查看详情
优化预测基于matlab粒子群算法优化bp神经网络预测温度含matlab源码1302期
一、粒子群算法及RBF简介1粒子群算法简介1.1引言自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家CraigReynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避免与邻... 查看详情
优化预测基于matlab粒子群算法优化bp神经网络（多输入多输出）含matlab源码1418期(代码片段)
...权值和阈值,解决局部极小点问题,提高BP神经网络算法的预测精度。在PSO中,整个搜索空间的维数D。第i个粒子的位置见式(3)。图2PSO-BP的算法流程二、部分源代码%粒子群优化多输入多输出BP神经网络代 查看详情
预测模型基于matlab粒子群算法预测含matlab源码1326期
一、粒子群算法简介1粒子群算法的概念粒子群优化算法(PSO：Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术（evolutionarycomputation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来... 查看详情
bp预测基于粒子群算法优化bp神经网络实现数据预测matlab源码(代码片段)
一、BP神经网络预测算法简介说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经... 查看详情
bp预测基于粒子群算法优化bp神经网络实现数据预测matlab源码(代码片段)
一、BP神经网络预测算法简介说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网... 查看详情
优化预测基于matlab粒子群算法优化dbn预测含matlab源码1420期
一、DBN算法简介DBN是深度学习方法中的一种常用模型，是一种融合了深度学习与特征学习的神经网络。DBN网络结构是由若干层受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine,RBM）和一层BP组成的一种深层神经网络。DBN结构如图2所示。图2DB... 查看详情
优化预测基于matlab混沌粒子群算法优化极限学习机elm预测含matlab源码1586期(代码片段)
一、粒子群算法简介1粒子群算法简介1.1引言自然界中的鸟群和鱼群的群体行为一直是科学家的研究兴趣所在。生物学家CraigReynolds在1987年提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型，在他的仿真中，每一个个体都遵循：避... 查看详情
fnn回归预测基于matlab粒子群优化前馈神经网络婚姻和离婚数据回归预测含matlab源码2069期
...设定,归纳性能更好更灵活。将BP神经网络引入到短期负荷预测中。将径向基函数(RadialBasisFunction 查看详情
fnn回归预测基于matlab粒子群优化前馈神经网络婚姻和离婚数据回归预测含matlab源码2069期
...设定,归纳性能更好更灵活。将BP神经网络引入到短期负荷预测中。将径向基函数(RadialBasisFunction 查看详情
svm预测基于粒子群算法优化实现svm数据分类matlab源码(代码片段)
一、神经网络-支持向量机支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。1数... 查看详情
优化预测基于matlab天牛须算法优化elman神经网络预测含matlab源码1375期
一、天牛须搜索算法简介1天牛须搜索算法定义天牛须搜索（BeetleAntennaeSearch-BAS），也叫甲壳虫须搜索，是2017年提出的一种高效的智能优化算法。类似于遗传算法、粒子群算法、模拟退火等智能优化算法，天牛须搜索不需要知道... 查看详情
优化预测基于matlab天牛须算法优化bp神经网络预测含matlab源码1316期
一、天牛须搜索算法简介1天牛须搜索算法定义天牛须搜索（BeetleAntennaeSearch-BAS），也叫甲壳虫须搜索，是2017年提出的一种高效的智能优化算法。类似于遗传算法、粒子群算法、模拟退火等智能优化算法，天牛须搜索不需要知道... 查看详情
优化预测基于matlab天牛须算法优化bp神经网络预测含matlab源码1318期
一、天牛须搜索算法简介1天牛须搜索算法定义天牛须搜索（BeetleAntennaeSearch-BAS），也叫甲壳虫须搜索，是2017年提出的一种高效的智能优化算法。类似于遗传算法、粒子群算法、模拟退火等智能优化算法，天牛须搜索不需要知道... 查看详情
优化预测基于matlab天牛须算法优化elman神经网络预测含matlab源码1375期
一、天牛须搜索算法简介1天牛须搜索算法定义天牛须搜索（BeetleAntennaeSearch-BAS），也叫甲壳虫须搜索，是2017年提出的一种高效的智能优化算法。类似于遗传算法、粒子群算法、模拟退火等智能优化算法，天牛须搜索不需要知道... 查看详情