Matlab粒子群算法神经网络泰坦尼克号介绍实验步骤初始化参数初始化种群计算适应度函数速度、位置更新极值更新实验结果总代码 介绍这里用粒子群算法优化神经网络的参数，使其得到更好的训练效果。 粒子群算法是个很简单的算法，写这篇文章当做复习复习过去学过的内容了。 粒子群算法流程图： 其中重要的是位置更新和速度更新公式 在这里那些参数都简单地取固定值实验步骤初始化参数%% 参数初始化
%粒子群算法中的
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2023-09-17 16:57:59
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一个输入，一个输出的神经网络。只有两个可以训练的参数：w，b。没有中间层。不用pso的情况下#导入包
import torch
import torch.nn as nn
#数据
data = torch.tensor([[[1],[2]],[[2],[4]],[[3],[6]],[[4],[8]],[[5],[10]]],dtype=torch.float)
#参数
epoches = 10
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2023-07-05 16:52:27
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1、粒子群优化算法粒子群算法(particle swarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法。同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。PSO的优
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2023-09-04 20:24:48
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文章目录简介符号说明核心思想流程图文章使用到的测试函数粒子群算法代码粒子群算法优化基于惯性权重的优化递减惯性权重优化自适应惯性权重优化基于学习因子的优化压缩因子法 简介1995年，美国学者Kennedy和Eberhart共同提出了粒子群算法，其基本思想源于对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发。粒子群算法，其全称为粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PS
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2024-01-14 20:41:34
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同进化算法（进化算法简介，进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法）和人工神经网络算法（Neural Networks，简称NN，神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法）一样，群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法，它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车（PS：实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛，比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法（S
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2024-04-16 22:08:06
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在Octave以及Matlab上，仿真了使用粒子群PSO实现MPPT的过程。粒子数为4。太阳能电池为4个串联。2019年4月24日更新matlab代码。目录1.1 先绘制出PV曲线（Octave）1.2 PSO算法（Octave）2.1 绘制PV曲线（Matlab）2.2 PSO.m（Matlab）3 仿真结果 本文主要是代码。我的软件环境是winxp(32bit)，Octave4.4
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2023-12-12 15:35:35
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目录1 概述2 粒子群优化算法3 BP神经网络4 PSO优化 BP网络算法5 运行结果6 参考文献 7 Matlab代码实现1 概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射
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2023-10-12 13:40:52
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定义：粒子群中每个粒子的位置表示BP神经网络当前迭代中权值的集合，每个粒子的维数由网络中起连接作用的权值的数量和阈值个数决定，以给定训练样本集的神经网络输出误差作为神经网络训练问题的适应度函数，适应度值表示神经网络的误差，误差越小则表明粒子在搜索中具有更好的性能，粒子在权值空间内移动搜索使得网络输出层的误差最小，改变粒子的速度也就是更新网络权值，以减少均方误差。
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2023-06-02 13:42:46
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01 算法起源粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的
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2024-01-12 13:51:47
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)
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2023-08-10 16:52:38
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一、算法思想：粒子群算法最早是由两名美国的科学家基于群鸟觅食，寻找最佳觅食区域的过程所提出来的，作为一种智能算法，PSO模拟的就是最佳决策的过程，鸟群觅食类似于人类的决策过程，想想在你做出选择之前，是不是会受到自己的经验（局部最优）以及周围人的经历（全局最优）的影响？同样的道理，群鸟在觅食的过程当中，每一只鸟的初始位置都处于随机状态，当然也不知道最佳的觅食点在何处，并且每只鸟的飞行方向
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2024-01-29 16:46:06
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最近在学优化算法，接触到了经典寻优算法之粒子群PSO，然后就想使用PSO算法来调节PID参数，在试验成功之后将此控制算法应用到了空气起动系统上，同时与之前的控制器进行对比看看哪种控制效果最好。0 引言 PID参数整定主要有两种：① 传统整定方法：幅值-相角裕度法、工程整定法、Z-N频率响应方法等，传统整定方法需要一定的工程经验，且只能获得相对意义上的最佳参数组合。② 新兴智能寻优算法如神经网
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2023-11-27 06:13:16
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粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟群体行为来解决优化问题。它最初由Kennedy和Eberhart于1995年提出，受到生物群体行为的启发，例如鸟群、鱼群等。粒子群优化算法通过模拟粒子的位置和速度来搜索最优解。在每一次迭代中，每个粒子都会根据自己当前的位置和速度，以及群体中最优解的位置，更新自己的速度和位置。这样，整个
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2023-09-21 07:27:03
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1、摘要本文主要讲解：PSO粒子群优化-BP神经网络-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对数据进行分类模型 主要思路：PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值 2.BP神经网络 Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、ba
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2023-10-30 22:52:14
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文章目录前言1 粒子群优化 PSO2 神经网络3 将两者结合 前言PSO-for-Neural-Nets大家知道，使用反向传播对神经网络进行训练是非常有效的。但如果网络参数的初始值设得不好时，各位可能也有过训练十分缓慢的经历。这里提供一种加快反向传播的算法，目的是在训练神经网络时不使用反向传播以及梯度下降算法，而是先使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PS
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2023-09-24 21:34:12
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# 粒子群优化 BP 神经网络实现流程
## 1. 简介
在开始介绍实现过程之前，我们先来了解一下粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和 BP 神经网络。
- 粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等自然现象中的行为规律，寻找最优解。
- BP 神经网络是一种前向反馈的人工神经网络，通过训练过程来调整网络的权重和偏置，以实现输入输出
原创
2023-07-28 04:35:01
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天天敲代码的朋友，有没有想过代码也可以变得很酷炫又浪漫？今天就教大家用Python模拟出绽放的烟花，工作之余也可以随时让程序为自己放一场烟花秀。这个有趣的小项目并不复杂，只需一点可视化技巧，100余行Python代码和程序库Tkinter，最后我们就能达到下面这个效果： 学完本教程后，你也能做出这样的烟花秀。整体概念梳理我们的整个理念比较简单。 如上图示，我们这里通过让画面
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2023-12-15 19:06:10
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偶然看到自动驾驶的四项关键技术：环境感知，行为决策，路径规划和运动控制。然后看到用了粒子群优化算法。粒子群优化算法听了很多，但是没有真正研究过，今天稍微看了下，心得如下。【What】通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。鸟群觅食现象 粒子群优化算法鸟群 搜索空间的一组有效解觅食空间 问题的搜索空间飞行速度类比解的速度向量所在位置 解
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2023-12-18 20:00:34
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一.产生背景❃粒子群算法(particleswarm optimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法对于Hepper的模拟鸟群(鱼群)的模型进行修正，以使粒子能够飞向解空间，并在最好解处降落，从而得到了粒子群优化算法。❃同遗传算法类似，也是一种基于群体叠代的，但并没有遗传算法用的交叉以及变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。❃PSO的优势在于简
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2023-11-24 16:55:36
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1、摘要本文主要讲解：PSO粒子群优化-CNN-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size，目标为对沪深300价格进行预测 主要思路：PSO Parameters ：粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值CNN Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_si
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2023-08-08 19:35:51
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