PSO-DBN

粒子群优化和深度置信网络的结合，真的是时间序列预测里一个挺有意思的组合。PSO-DBN这个实现用的是 MATLAB，结构清晰，训练流程也比较顺滑，适合想搞点智能预测的你。模型用了粒子群算法去优化 DBN 的参数，少了多人工调参的烦恼。 代码部分写得蛮规整的，基本上照着注释走一遍就能跑起来，响应也快，适合做仿真验证。对了，trainPSO_DBN.m是主文件，其他几个子函数也没藏着掖着，结构一目了然。 如果你之前用过 BP 神经网络或者 LSTM 做预测，跑一下这个会有种“哦，还能这样搞”的感觉。是在多变量预测场景，比如电力负荷、气象数据啥的，PSO+DBN的组合还挺能打。 顺手放几篇相关文章，

提供详细注释的DBN源代码，使用前需将deeplearn工具箱解压到MATLAB安装目录。

这是MATLAB中NBNC-PSO-ES算法的源代码，专为多模态优化问题设计。您可以轻松与其他算法进行比较和更新。项目完全用于研究目的，包括算法、函数代码和数据。主程序入口为'ex.m'，同时提供了测试问题的补充工具和CEC2013最佳值的数据信息。算法支持并行运行，确保您的并行池可用。

Code provided by Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton. Permission is granted for anyone to copy, use, modify, or distribute this program and accompanying programs and documents for any purpose, provided this copyright notice is retained and prominently displayed, along with a note saying that the o

PSO-PID是一种结合粒子群优化算法与PID控制器的技术，优化控制系统的性能。通过调整PID参数，可以实现更精确的控制效果，适用于各种复杂控制系统。

基于权重改进的 PSO 是对传统粒子群优化（PSO）算法的一种优化，挺适合用来一些非线性、多模态的优化问题。通过在 PSO 的基础上加上权重机制，速度更新变得更加灵活，能在探索和开发之间找到一个不错的平衡。这个优化策略能有效防止早熟收敛，提高找到全局最优解的机会。如果你经常做一些复杂的系统设计或者超参数调优问题，这个算法会帮上大忙，效率蛮高的。

PSO算法类似于鸟群寻找食物的过程，其中每个粒子代表一个可能的解。它们根据速度和位置不断调整，最终集中于最优解。这种算法模拟了群体智能的搜索过程，可用于解决复杂的数学问题。

这是我编写的一个基础版本的PSO算法程序，适合初学者学习和参考。程序功能简单，帮助大家共同学习和进步。

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。PSO模拟了粒子在多维空间中的飞行和速度更新过程，通过调整粒子位置来寻找问题的最优解。在PSO算法的全局寻优过程中，粒子根据个体最佳位置和全局最佳位置不断更新，以逐步优化解空间中的解。算法通过调整惯性权重和加速常数来平衡全局探索和局部开发。