时序预测 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络时间序列预测
原创
2024-09-19 11:55:31
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本篇主要内容包括XGBoost的入门教学、调参优化，将之前自己遇到的问题细心的整理一遍；XGBoost参数繁多，所以如果要调参，就一定要知道每个参数的作用于意义，因此本人十分建议在实战之前对XGBoost的理论分析有一定的了解，博主在之前写过一篇XGBoost原理与实例,里面详细的介绍了XGBoost的基本原理，有兴趣的小伙伴可以先去那里观摩一番，之后再看本篇有事半功倍的效果哦！！现简要说明下XG
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2024-08-14 08:10:01
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分类预测 | MATLAB实现PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络数据分类预测
原创
2024-03-11 15:14:12
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1、SVM 文本分类算法步骤如下: 1)利用向量空间模型处理方法把文本数据转化为SVM分类算法能处理的形式; 2)选择合适核函数，众多实验表明，一般情况下选择RBF作为核函数所得结果最好。 &nbs
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2024-11-01 14:50:42
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多输入多输出 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测
原创
2024-03-11 14:58:39
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回归预测 | MATLAB实现PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络的数据多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:26:18
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目录1.算法描述2.matlab算法仿真效果3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收敛速度较快，算法简单，容易编程实现。然而，PSO算法的缺点在于：（1）对于有多个局部极值点的函数，容易陷入到局部极值点中，得不到正确的结果。造成这种
收集和变化PSO算法，它可用于参考实施：#include #include #include #include #include #define rand_01 ((float)rand() / (float)RAND_MAX)const int numofdims = 30;const int n...
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2015-09-27 19:32:00
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1、粒子群优化算法概述粒子群优化（PSO, particle swarm optimization）算法是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法，该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速
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2023-08-14 15:20:56
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1.简介粒子群优化算法(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演化过
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2023-07-24 16:24:48
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1、Python简介1.1 Python是什么Python是一种相当有趣的编程语言 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 1.2 Pthon由来： Python的前世源自鼻祖“龟叔”。1989年，吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在阿姆斯特丹为了打发无聊的圣诞节，决心开发一个新的
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2024-04-22 21:33:31
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多维时序 | MATLAB实现PSO-CNN-BiLSTM多变量时间序列预测
原创
2024-03-12 15:37:05
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多维时序 | MATLAB实现PSO-CNN-BiGRU多变量时间序列预测
原创
2024-03-12 15:37:59
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PSO改进系列算法简介1、引入w的PSO (标准粒子群优化算法) ：标准粒子群优化算法，引入惯性权重w，w随着迭代次数的变化而变化。 2、APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization) ：自适应粒子群优化算法，引入三种策略：参数自适应策略，精英学习策略，状态评估策略。 3、CPSO (Cooperative Particle Swarm Optimizati
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2024-03-26 05:57:18
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PSO原理
先看两个概述： 1. 2. 好了，进入主题：PSO算法是基于群体智能理论的优化算法,群体中的粒子在每次迭代搜索的过程中,通过跟踪群体2个极值:粒子本身所找到的最优解Pbest和群体找到的最优解Gbest来动态调整自己位置和速度[5, 6],完成对问题寻优,对于如下的函数优化问题maxf(x1,x2,…,xn)s. t R1j≤xj≤R2j,  
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2024-08-12 16:01:11
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导航基础粒子群算法原理算法流程算法收敛性案例：极值求解参考资料 基础粒子群算法原理PSO是一种基于群体的随机化技术，通过初始化一组随机解，通过迭代搜索最优解，PSO算法通过模拟社会，将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒具有独自的位置向量和速度向量，以及和目标函数有关的适应度，所有粒子在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来找到全局最优值. PSO模拟社会根据如下三条规
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2023-08-16 18:28:48
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目录PSO和GA的相同点PSO和GA不同点粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSO和GA的相同点都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机产生初始种群，因而算法在全局的解空间进行搜索，
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2023-07-04 19:42:58
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粒子群算法属于智慧算法的一类，与该类算法类似的还有蚁群算法，遗传算法等。大家可以将这几种算法进行比较。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）属于进化算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质。在这里，我们举一个例子来深入理解一下该算法：假设有一鸟群，在一座岛上某个地方放有食物，但是鸟群并不知道食物在
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2023-07-05 13:59:28
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1. 粒子群优化算法PSO粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 粒子群优化算
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2023-10-10 19:10:02
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百度定义粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是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。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS)。粒子群优化算
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2023-08-02 11:59:00
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