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主要內(nèi)容包括：粒子群算法（PSO）基本概念與算法流程，粒子群算法利用MATLAB程序分析數(shù)模信號，粒子群算法6個構(gòu)成要素及其選擇經(jīng)驗，慣性權(quán)重改進(jìn)方法及3個PSO算法對比分析，測試函數(shù)分析粒子群算法的搜索性能，粒子群算法應(yīng)用及存在問題與研究熱點(diǎn)，離散粒子群算法與離散二進(jìn)制版粒子群算法，有約束動態(tài)慣性權(quán)重的BPSO算法分析背包問題，基于交叉變異的混合粒子群算法分析旅行商問題，基于交換序的粒子群算法再求解旅行商優(yōu)化問題

基于matlab的PSO-SVM多輸入單輸出預(yù)測程序。PSO對SVM的兩個參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化得到最佳參數(shù)值進(jìn)行預(yù)測。并輸出預(yù)測誤差等相應(yīng)結(jié)果。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的PSO-ELM的多輸入，單輸出結(jié)果預(yù)測，輸出訓(xùn)練集和測試機(jī)預(yù)測結(jié)果及誤差。適應(yīng)度值。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

粒子群優(yōu)化（PSO）、蟻群優(yōu)化（ACO）、遺傳算法（GA）、進(jìn)化策略（ES）和基于概率的增量學(xué)習(xí)（PBIL）。計算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分類精度并相互比較。輸出每種算法的收斂曲線和分類精度。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的PSO-FNN進(jìn)行預(yù)測，以MSE最小為優(yōu)化目標(biāo)，得到最佳預(yù)測結(jié)果，數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

基于matlab的PCA+ELM和PCA+PSO-ELM的費(fèi)用估計，輸出輸出兩者的預(yù)測誤差并進(jìn)行比較。輸出優(yōu)化后的迭代曲線。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。

優(yōu)化過程如下：PSO 產(chǎn)生粒子群（可以是初始化粒子群，也可以是更新后的粒子群），將該粒子群中的粒子依次賦值給 PID 控制器的參數(shù) Kp、Ki、Kd，然后運(yùn)行控制系統(tǒng)的Simulink 模型，得到該組參數(shù)對應(yīng)的性能指標(biāo)，該性能指標(biāo)傳遞到 PSO中作為該粒子的適應(yīng)值，最后判斷是否可以退出算法。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。購買后可下載視頻中的源程序文件。