Advertisement

PSO_BP预测的Matlab源码及PSO算法源代码分享

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：本资源提供基于粒子群优化（PSO）与BP神经网络结合的预测模型的MATLAB实现代码，同时包含标准PSO算法的源代码。适合于研究和学习使用。 PSO_BP预测的Matlab源码非常详细，适合初学者使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PSO_BP预测的Matlab源码及PSO算法源代码分享
    优质
    简介：本资源提供基于粒子群优化（PSO）与BP神经网络结合的预测模型的MATLAB实现代码，同时包含标准PSO算法的源代码。适合于研究和学习使用。 PSO_BP预测的Matlab源码非常详细，适合初学者使用。
     
  • PSO_BP预测代码_Matlab中的pso优化bp网络_PSOBP预测模型_PSO-BP算法_PSO_BP应用_PSO预测方法
    优质
    本资源提供PSO_BP预测代码，基于Matlab实现粒子群优化反向传播神经网络（PSO-BP）的预测模型。适用于多种预测场景和数据集，展示PSO优化BP网络的有效性和准确性。 这是一款基于PSO优化的BP神经网络预测算法，经过实际测试证明有效可用。
     
  • 线性预测的Matlab实现及源码分享
    优质
    本资源提供线性预测在MATLAB中的详细实现方法与代码，适用于信号处理和语音编码领域的学习者和技术开发者。 线性预测及其在Matlab中的实现方法、源代码和程序示例。
     
  • 行人检测及算法，MATLAB源码分享RAR版
    优质
    本资源提供行人检测相关算法及其MATLAB实现代码。包含多种行人检测技术与方法，适用于研究与学习用途，助力计算机视觉项目开发。 行人检测, 行人检测算法, MATLAB源码RAR文件。
     
  • 基于MATLAB的SVM、PSO及PSO-SVM短期电力负荷预测源代码
    优质
    本项目提供基于MATLAB实现的支持向量机(SVM)和粒子群优化(PSO)算法及其结合(SVM-PSO)用于短期电力负荷预测的完整源代码，旨在提升预测准确度。 提供三种MATLAB短期电力负荷预测的源代码：SVM、PSO、PSO-SVM，并包含相关资料。
     
  • GPU-PSO算法的源代码
    优质
    GPU-PSO算法的源代码提供了一个基于粒子群优化（PSO）算法，并利用图形处理器(GPU)加速计算的过程代码实现。该资源适用于需要高效并行计算的研究者和开发者。 这段文字描述了一个基于GPU的PSO算法源代码资源，该资源能够测量CPU和GPU的运行时间，并且已经测试过可以正常使用。
     
  • 数据处理代码及SURF算法MATLAB源码解析-MATLAB源码分享站点
    优质
    本资源详细介绍并提供了基于MATLAB的数据处理代码和SURF算法源码，适合深入学习与研究计算机视觉领域的技术爱好者。 在IT领域特别是在数据分析与信号处理方面, MATLAB是一种广泛使用的高级编程语言。在这份特定的压缩包里，我们关注的是“surf算法”的MATLAB实现及其相关数据处理代码。 surf算法, 完整名称为Surface Fitting Algorithm(表面拟合算法), 在MATLAB中主要用于3D数据可视化和表面建模。它通过将一系列的数据点拟合成一个数学曲面来帮助用户理解复杂的数据结构。SURF算法通常结合最小二乘法与多项式拟合，使数据点尽可能接近生成的表面。在MATLAB中, `surf()`函数是实现这一目的的核心工具, 它可以创建三维曲面图展示数据点沿X、Y和Z轴的分布。 提及到的“SHPB数据处理”可能指的是Shock-Hydrodynamic Pressure Bar(SHPB)实验的数据分析，这种实验用于研究材料在高速冲击下的动态响应特性。截波对波是SHPB试验中的关键步骤, 它涉及识别并分离输入和反射波以准确计算出材料的动态性质。“起跳点判断”则是确定应力或应变曲线开始变化的关键时刻，这对于分析材料反应极为重要。 压缩包文件列表中提到的“起跳点算法.doc”和“起跳点代码.txt”，可能包含用于识别关键转折点的具体方法及MATLAB实现。这些算法通常基于数学与物理原理, 如峰值检测或者阈值比较来确定数据中的变化节点。“原版-劈裂强度代码.txt”则可能是计算材料抗断裂能力的程序，这对于评估其耐久性非常重要。 “变限积分代码.txt”可能涉及对实验中获得的数据进行数值积分处理。在SHPB试验里, 这种方法常用于估算总能量变化或应力应变曲线下的面积从而推断出动态力学特征值。 该压缩包提供了一个学习如何用MATLAB解析SHPB数据、应用SURF算法及执行相关数据分析的实例，有助于开发者提升信号处理、数据分析和数值模拟能力。同时, 这也为其他学科的应用提供了宝贵参考，如工程材料科学、地震学或声学等领域。
     
  • MATLAB中GA-PSO混合算法的源代码
    优质
    本段落提供了一种创新的MATLAB源代码实现，结合了遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）的优点，旨在解决复杂优化问题。代码高效、灵活，适合科研和工程应用。 基于遗传粒子群混合算法的MATLAB源码用于优化无线传感网络中的路由。
     
  • 风电功率预测及源码分享
    优质
    本项目聚焦于风电功率预测技术的研究与应用，提供详细的算法解析和完整代码资源，旨在促进可再生能源领域的技术创新和发展。 风电功率预测是电力系统研究中的关键领域之一，它融合了风能转换、气象学、控制理论以及数据挖掘等多个学科的知识。随着可再生能源的发展，准确的风电功率预测对于电网稳定运行、电力调度及市场交易策略制定具有重要意义。 1. **风电功率预测模型**：文件“短期风电功率预测误差的混合偏态分布模型_刘燕华.caj”探讨了使用混合偏态分布来描述风电功率不确定性的重要性。该方法不仅关注于提高预测值，还致力于更准确地建模和理解预测误差。 2. **混沌理论与Volterra滤波器**：在“基于Volterra自适应滤波器的风电功率混沌预测_孟洋洋.caj”中，作者利用了非线性动力系统中的混沌行为来改进风电功率预测。通过应用Volterra自适应滤波技术，可以有效提升预测准确性。 3. **灰色辨识模型**：“基于灰色_辨识模型的风电功率短期预测_王子赟.caj”介绍了灰色辨识方法的应用。该模型利用小样本数据进行分析，适合处理非线性、复杂变化的数据集如风电功率。 4. **交叉熵理论**：文件“基于交叉熵理论的风电功率组合预测方法_陈宁.caj”可能探讨了如何通过使用交叉熵作为损失函数来优化多个预测模型的组合。这种方法旨在提高整体预测性能。 5. **主成分分析与遗传神经网络**：“基于主成分_遗传神经网络的短期风电功率预测_罗毅.caj”结合了PCA和遗传算法，用于特征降维及改进神经网络结构。此方法有助于简化复杂性并提升精度。 6. **粒子群优化算法**：在“应用粒子群优化算法的短期风电功率预测_杨志凌.caj”中，作者利用该技术来寻找最优参数配置以提高各种模型（如神经网络）的性能和准确性。 7. **相似日与人工神经网络**：“基于相似日和人工神经网络的风电功率短期预测_孟洋洋.caj”通过识别历史数据中的时间序列模式进行分析。这种方法考虑了天气条件对风电功率的影响，有助于更准确地做出未来预测。 8. **改进的小波_BP神经网络**：文件“基于改进的小波_BP神经网络的风速和风电功率预测_肖迁.caj”可能展示了如何优化传统小波神经网络以同时提升风速与风电功率预测精度。这能够增强对时空变化的理解能力。 9. **云支持向量机模型**：“基于云支持向量机模型的短期风电功率预测_凌武能.caj”介绍了结合了模糊和不确定数据处理方法（即“云模型”）和支持向量机技术，以提高非线性问题解决效率的方法。 10. **主成分分析与人工神经网络**：在“基于主成分分析与人工神经网络的风电功率预测_周松林.caj”，作者再次强调了PCA在简化数据复杂性和提取关键特征方面的作用，并结合使用人工神经网络进行更精确地预测。 上述文件涵盖了多种不同的研究方向和方法，包括非线性模型、混沌理论、优化算法以及机器学习技术等。深入理解这些材料有助于提升对风电功率预测的理解水平，从而促进风能并网效率的进一步提高及电网稳定性的增强。
     
  • PSO优化算法的源代码
    优质
    这段简介可以描述为：“PSO优化算法的源代码”提供了粒子群优化算法的具体实现方式，便于研究与应用。该资源适合需要使用或学习PSO算法的人士参考和实践。 经过验证的DPSO源代码可用于求解最优解。