基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```LR = g1(1);NN1 = floor(g1(2))+1; if g1(3)<1/3 x1...

基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) PSO优化过程: PSO优化前后,模型训练对比: 数据预测对比: 误差回归对比: 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```LR ...

基于PSO粒子群优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```LR = g1(1); numHiddenUnits1 = floor(g1(2))+1;%numHiddenUnits2 = floor(g1(3))+1;% layers = func_model2(Dim,numHiddenUni.....

基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定算法matlab仿真
1.课题概述 基于PSO粒子群优化的PID控制器参数整定。通过PSO不断的优化,使得PID控制器的控制反馈误差逐渐接近0,在完成优化迭代之后,对应的参数,即PID控制器的参数。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本:MATLAB2022a ```for jj = 1: Iteration jj for j=1:Npop %速度更新 Vs(j,:) = 0.75*V...

m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Offset Min-Sum(OMS)译码算法是LDPC码的一种低复杂度迭代解码方法,它通过引入偏移量来减轻最小和算法中的量化效应,从而提高解码性能。当应用粒子群优化(PSO)来计算OMS译码算法中的最优偏移参数时,目标是自动找到能够最大化解码性能(如最小化误码率)的偏移量值。 PSO算法由粒子群、个体...

m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力,在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)译码算法作为LDPC码的一种高效软译码方法,通过调整归一化因子来改善其性能。而基于遗传...

基于PSO优化的SVM数据预测算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算法大有裨益;在实现SVM过程中,会综...

基于PSO优化的OFDM系统PAPR抑制PTS算法MATLAB仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 部分传输序列(Partial Transmit Sequence , PTS)由于其不受载波数量限制,并且能够有效的,无失真的降低OFDM信号峰均比,而受到广泛关注。部分传输序列算法(PTS)最初是由S.H.Muller和J.B.Huber于1997年提出。PTS算法的核心思想是将具有N个符号的输入序列按照一定...

m基于改进PSO粒子群优化的RBF神经网络解耦控制算法matlab仿真
1.算法描述 智能控制的思想最早来自傅京孙教授[,他通过人机控制器和机器人方面的研究,首先把人工智能的自觉推理方法用于学习控制系统,将智能控制概括为自动控制和人工智能的结合。他认为低层次控制中用常规的基本控制器,而高层次的智能决策应该具有拟人化功能。J.M.Mendel教授进一步在空间飞行器的学习控制中应用了人工智能技术,并提出了人工智能的概念。1976年,Leondes和Mendel首次...

基于PSO粒子群优化算法的TSP路径规划matlab仿真
1.算法描述 粒子群优化算法(PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解, 通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 在求解TSP这种整数规划问题的时候, PSO显然与ACO不同, PSO需要对算法本身进行一定的修改, 毕竟PSO刚开始是应用在求解连续优化问题上的. 在路径规划中,我们将每一条路径规划为一个粒子,每个粒子群群有 n 个粒 子,...

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