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PSO.zip_PID自整定程序_v3j_粒子群优化调优_PID参数整定

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简介：
本软件包提供了一种基于粒子群优化（PSO）算法自动调整PID控制器参数的方法，版本v3j显著提升了参数整定效率与精度。 通过粒子群算法实现PID参数的自整定。内容包括MATLAB程序和SIMULINK仿真，并已调试完成。

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  • PSO.zip_PID自整定程序_v3j_粒子群优化调优_PID参数整定
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    本软件包提供了一种基于粒子群优化（PSO）算法自动调整PID控制器参数的方法，版本v3j显著提升了参数整定效率与精度。 通过粒子群算法实现PID参数的自整定。内容包括MATLAB程序和SIMULINK仿真，并已调试完成。
     
  • 2013-06-30-pso_adrc_tuning_control_pso_参数整定_粒子群优化AD
    优质
    本研究探讨了PSO（粒子群优化）算法在ADRC（自适应动态规划控制）系统中的应用，特别关注于如何通过PSO进行有效的参数调整和优化，以提升系统的整体性能。 设计了一种改进后的粒子群算法PSO，并将其应用于自抗扰控制器参数整定的程序中，在主气温控制系统中的验证结果显示效果良好。
     
  • 基于粒子群优化的SVM参数调整
    优质
    本研究探讨了利用粒子群优化算法（PSO）来调节支持向量机（SVM）的关键参数，以期提升模型性能和预测精度。通过智能搜索策略有效寻找最优参数组合，为模式识别与机器学习领域提供了新的解决方案。 粒子群优化SVM系数的Matlab源代码可以使用。
     
  • 分数阶代码及优化_混合粒子群PID参数调整_分数阶粒子群
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    本研究探讨了分数阶控制理论与混合粒子群算法在PID参数优化中的应用，提出了一种基于分数阶微积分和改进粒子群优化技术的新方法。 MATLAB分数阶参数设计及控制参数研究，采用混合粒子群算法优化分数阶PID控制器。
     
  • MATLAB仿真PID参数整定源代码及仿真图_PID优化_SIMULINK与PSO_PID参数调整
    优质
    本项目提供基于MATLAB/SIMULINK的PID控制器参数优化方案，采用粒子群算法（PSO）进行参数寻优，并附带完整的源代码和仿真结果图表。 使用MATLAB仿真PID控制，在Simulink中建立仿真模型，并用Matlab编写PSO算法来优化PID参数整定。
     
  • 基于粒子群优化的LSTM超参数调整: PSO-LSTM方法
    优质
    简介：本文提出PSO-LSTM方法，利用粒子群优化算法对长短期记忆网络模型的超参数进行有效调整，以提高预测性能。 PSO粒子群优化-LSTM-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size 摘要：本段落主要讲解了如何利用PSO（Particle Swarm Optimization）算法对LSTM模型进行参数优化，以实现对未来沪深300价格的准确预测。具体而言，我们将通过调整第一层与第二层神经元的数量、Dropout比率以及Batch Size等关键参数来提升模型性能。 相关技术：在本段落中采用的核心技术为粒子群优化（PSO）算法和长短期记忆网络（LSTM）。对于PSO算法，其主要优势在于文献资源丰富且易于引用。然而，在实际应用过程中，我们并不推荐单纯依赖于该方法进行复杂问题的参数优化工作。 数据介绍：本研究中所使用的特征包括“SP”、“High”、“Low”、“KP”、“QSP”、“ZDE”、“ZDF”和“CJL”。
     
  • PSO-PID.rar_PSO优化PID参数_pid-pso_pso pid matlab_pso-pid_调整PID参数
    优质
    本资源提供了一种基于粒子群优化（PSO）算法调节PID控制器参数的方法，适用于Matlab仿真。通过结合PSO的全局搜索能力和PID控制的经典特性，实现系统的自动调参与优化，广泛应用于工业自动化等领域。包含源代码及示例文件。 基于PSO算法的PID参数优化MATLAB模型
     
  • psoSVMcgForClass.rar_ABCPSO_psoSVMcgForClass_SVM参数优化_粒子群算法寻优
    优质
    psoSVMcgForClass.rar提供了一个基于ABCPSO（人工蜂群与粒子群结合）优化策略的psoSVMcgForClass工具，用于支持向量机(SVM)参数的有效寻优和分类应用。 使用粒子群优化算法对支持向量机的参数进行寻优，从而实现分类器性能的提升。