自己编写的粒子群(PSO)算法优化Kmeans聚类的MATLAB代码,MATLAB6.5/7.1测试通过,其它版本没测试。
2023/8/9 3:25:29 3KB 粒子群 聚类
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为了提高冷热电三联供系统(CCHP)运行的经济性、更好的节约能源、减少污染物排放量,建立了含运行成本和燃料费用的目标函数。
并且考虑了各个设备的运行约束。
通过优化和仿真得到最优的出力计划。
仿真结果表明:基于微型燃气轮机的三联供系统按优化结果进行能量调度可以使运行成本最低。
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改进型粒子群PSO优化算法MATLAB代码,基于权重改进速度,已封装为函数
2023/7/31 15:29:32 847B MATLAB PSO优化 优化算法
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基于pso算法的无功优化程序,针对14节点系统,采用MATLAB编程。
2023/7/28 19:19:31 1KB matlab pso wugong
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pso_lssvm回归预测matlab代码pso_lssvm回归预测matlab代码
2023/7/26 1:22:16 5KB pso lssvm 预测回归
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对粒子群优化算法的c++实现,对粒子群优化算法的c++实现...
2023/7/11 16:49:02 4KB PSO算法
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fori=1:popcountpop(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子位置V(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子速度%计算粒子适应度值Center=pop(i,1:3);SP=pop(i,4:6);W=pop(i,7:9);Distance=dist(Center',SamIn);SPMat=repmat(SP',1,SamNum);%repmat具体作用UnitOut=radbas(Distance./SPMat);NetOut=W*UnitOut;%网络输出Error=SamOut-NetOut;%网络误差%SSE=sumsqr(Error);%fitness(i)=SSE;RMSE=sqrt(sumsqr(Error)/SamNum);fitness(i)=RMSE;%fitness(i)=fun(pop(i,:));end
2023/7/7 4:29:40 3KB PSO RBF
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针对网络安全态势预测,为了提高预测精度和预测算法的收敛速度,采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。
首先,PSO的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减,在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力;
其次,通过权重因子的调节自动寻优,并将搜寻到的全局最优值解码成RBF的网络参数;
最后,通过优化的RBF网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表,改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与BP算法和RBF算法相比,本文算法在预测精度上有所提高,同时收敛速度加快,能达到更好的预测效果。
2023/6/8 12:36:13 932KB 改进粒子群 rbf
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应用PSO优化算法解决带阀点效应的ELD问题
2023/5/31 23:10:54 9KB emission load dispatch with
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基于反对于向量机负荷功率料想,使用粒子群算法举行参数寻优,供参考
2023/4/25 8:50:03 48KB 负荷预测
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡