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PSO-LSSVM.rar_LSSVM+PSO_粒子群优化LSSVM

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简介：
该资源包含利用粒子群优化算法（PSO）改进最小二乘支持向量机（LSSVM）的代码和文档，适用于机器学习领域中分类与回归问题的求解。 针对暖通空调系统，提出了一种基于粒子群优化算法（Pso）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测控制方法。

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  • PSO-LSSVM.rar_LSSVM+PSO_粒子群优化LSSVM
    优质
    该资源包含利用粒子群优化算法（PSO）改进最小二乘支持向量机（LSSVM）的代码和文档，适用于机器学习领域中分类与回归问题的求解。 针对暖通空调系统，提出了一种基于粒子群优化算法（Pso）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的预测控制方法。
     
  • 粒子群优化算法(PSO)
    优质
    简介：粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能算法，用于解决复杂优化问题。通过个体间的协作与竞争寻找全局最优解，在工程、经济等领域广泛应用。 粒子群的定义、发展及其应用对于初学者来说是一个极好的资料。详细描述了粒子群算法流程的内容能够帮助他们更好地理解这一主题。
     
  • GA+PSO.zip_GA与PSO算法结合_PSO选择_ga-pso_遗传粒子群优化
    优质
    本资源提供一种将遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）相结合的方法，利用PSO进行个体选择以改进GA，实现更高效的全局搜索。适用于优化问题求解研究。 压缩文件包含三个文件：GA+PSO、GA_only和PSO_only。这些程序包分别使用MATLAB编写了遗传算法与粒子群算法的结合版本、单独的遗传算法以及单独的粒子群算法。每个程序包括主程序、种群选择及自适应函数子函数。
     
  • 基于粒子群优化的LSSVM方法
    优质
    本研究提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法调参的最小二乘支持向量机（LSSVM）方法，旨在提高模型预测精度和泛化能力。 粒子群优化最小二乘支持向量机的预测程序可以运行，并且数据可以随意调换。
     
  • PSO_PSO-VMD_基于PSO的优化_粒子群寻优_粒子群算法_psomatlab_
    优质
    本研究采用PSO-PSO-VMD方法，结合粒子群优化算法与变分模态分解技术，旨在提高信号处理和特征提取的效率及准确性。通过MATLAB实现算法优化，适用于复杂数据环境下的模式识别和分析任务。 粒子群算法寻优在限定条件下实现对群体变量的选择优化，以达到目标的最优值。
     
  • PSO-PID.rar_PSO-PID粒子群算法_pso pid_pso pid simulink_粒子群优化算法pso-pi
    优质
    本资源提供了基于PSO-PID控制策略的MATLAB/Simulink模型，结合了粒子群优化（PSO）与比例-积分-微分（PID）控制器的优势，适用于复杂系统的智能控制研究。 粒子群算法用于整定PID参数，并通过亲自调整取得了良好的控制效果。
     
  • PSO&Leach_粒子群优化_PSO-Leach_LEACH_MATLAB_PSO-LEACH算法_
    优质
    本项目结合了PSO（粒子群优化）与LEACH算法，利用MATLAB实现了一种改进的能量效率自组织传感器网络路由方案。 经典Leach算法与PSO算法可以结合使用，并进行对比仿真。这种方法已被验证是有效的。
     
  • PSO粒子群优化算法代码复现
    优质
    本项目旨在复现实现PSO（Particle Swarm Optimization）粒子群优化算法的核心逻辑与功能，并通过代码形式展示其运行机制。 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是进化计算的一个分支领域，它是一种模拟自然界生物行为的随机搜索方法。PSO借鉴了自然界中鸟类捕食的行为模式，并通过群体合作找到问题的最佳解决方案。该算法由美国学者Eberhart和Kennedy在1995年提出，目前已被广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。
     
  • 基于粒子群算法优化的PSO-ELM及ELM极限学习机粒子群优化
    优质
    本研究提出了一种新的机器学习方法——PSO-ELM，通过结合粒子群优化（PSO）和极限学习机（ELM），有效提升了模型的泛化能力和训练效率。 粒子群优化极限学习机的参数设置中，最佳粒子位置对应最优输入权值和隐层阈值。我自己已经运行过该程序，只需放上数据进行匹配即可使用。