基于BP神经网络的手写数字识别（Matlab代码实现）
一、 概述 在人工智能的影响下，机器学习和深度学习也重新掀起了一股热潮。目前人工智能包含语音识别、自然语音处理、计算机视觉、机器学习四大部分[1,2]。其中机器学习是人工智能发展最快的分支之一。计算机技术和网络技术的发展，大量的数字信息在进行处理之前需要通过一定的方式采集到计算机之中，如信件上的邮政编码，银行各种票据上的数字信息，试卷上的准考证号，物流行业中手写快递单据等手写数字的....
基于粒子群算法优化BP神经网络的PID控制算法（Matlab代码实现)
一、 概述 传统比例-积分-微分（Proportion Integral Derivative,PID）控制器存在参数整定困难，不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题，提出一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化的反向传播（Back Propagation,BP）神经网络PID控制方法。将BP神经网络....
基于生物地理学的优化算法（BBO）用于训练多层感知器（MLP）【多种算法进行比较】（Matlab代码实现）
一、 概述来源：多层感知器（MLP）作为使用最广泛的神经网络（NN）之一，已被应用于许多实际问题。MLP 需要针对特定应用程序进行培训，经常会遇到局部最小值、收敛速度和初始化敏感性问题。本文建议使用最近开发的基于生物地理学的优化（BBO）算法来训练MLP以减少这些问题。为了研究BBO在训练MLP中的效率，使用了五个分类数据集以及六个函数近似数据集。将结果与5种著名的启发式算法反向传播（BP）和极....
采用附加动量法和自适应学习率设计来改进bp神经网络的迭代速度，如果不迭代学习率会提高精度；迭代学习率（自适应）会加快收敛，但精度降低（Matlab代码实现）
1 概述采用附加动量法和自适应学习率设计来改进bp神经网络的迭代速度，如果不迭代学习率会提高精度；迭代学习率（自适应）会加快收敛，但精度降低（Matlab代码实现）2 Matlab代码实现clear all; close all; clc; er = []; load mnist_uint8; %用自己的数据 for idj = 1:10 train_x = double(train_x) /.....
结合邻域连接法的蚁群优化（NACO）求解TSP问题（Matlab代码实现）
1 概述旅行推销员问题（TSP）是运筹学、数学优化和理论计算领域的经典算法问题。推销员必须绕过最短路线并返回起点，访问一定数量的地方。精确算法和启发式算法都用于求解 TSP.旨在获得具有因子复杂性的精确解的精确算法被归类为 NP-Complete。启发式方法的解决方案要么基于优化问题。这些算法的复杂性小于确切的算法。因此，它在更少的时间和空间内给出解决方案，并在近似解决方案足以解决问题的情况下使....
基于粒子群优化算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化（Matlab代码实现）
1 概述参考文献： 现有的能源系统往往都是单独规划、单独运行，导致能源利用率低,污染高。如今﹐人们更多地研究如何把各独立供能系统进行协同优化,减少其环境污染的同时增加能源利用率及经济件能[2各类能源的大规模接人导致了能源系统往往无法兼顾经济性和环保性,优化运行的能力不够。因此如何优化综合能源系统,兼顾系统运行的经济性和环保性成为需要解决的问题[3'。裴玮等[4,5]利用线性模型对电力、天然气、热....
基于径向基函数 （RBF） 神经网络的麦基格拉斯时间序列预测（Matlab代码实现）
1 概述在本文中，实现了一个径向基函数（RBF）神经网络，用于预测混沌时间序列预测。特别是设计了一种麦基格拉斯时间序列预测模型，该模型可以使用过去的时间样本预测前进几步的值。RBF 使用传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数是从 K 均值聚类算法获得的中心和扩散的高斯核。2 运行结果部分代码：%% Results % Input and output signals (training pha.....
【负荷预测】一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究（Matlab代码实现）
1 概述负荷预测是根据历史负荷数据情况对未来负荷作出的一种预测或估算， 是电力系统规划和运行极为重要的组成部分， 也是电力系统领域亟须研究的问题［１］ 。电力负荷预测是电力部门的重要工作，给电网扩展、 电力调度等方面提供重要决策依据。随着智能电网的深入发展， 用电需求越来越多， 比如电动汽车、 分布式发电机等的接入， 增加了智能电网用电侧的不稳定性， 这会带来电力系统的波动， 造成电力负荷的不确....
【储能优化】含分布式发电的微电网中储能装置容量优化配置(Matlab代码实现）
1 概述随着经济的发展，传统能源日趋紧张，环境污染问题越来越严重，各国开始把目光投向新型清洁能源的发展，发展可再生能源发电(Renewable energy power，REP)技术成为解决传统能源所带来问题的必然选择[1-2]。微电网技术是分布式可再生能源有效利用的重要形式，然而分布式发电与传统电源具有很大的差别，其主要特点在于诸如风、光等分布式发电输出的随机性和间歇性，会对微电网的安全性和稳....
负荷预测|一种改进支持向量机的电力负荷预测方法研究（Matlab代码实现）
1 概述负荷预测是根据历史负荷数据情况对未来负荷作出的一种预测或估算， 是电力系统规划和运行极为重要的组成部分， 也是电力系统领域亟须研究的问题［１］ 。电力负荷预测是电力部门的重要工作，给电网扩展、 电力调度等方面提供重要决策依据。随着智能电网的深入发展， 用电需求越来越多， 比如电动汽车、 分布式发电机等的接入， 增加了智能电网用电侧的不稳定性， 这会带来电力系统的波动， 造成电力负荷的不确....
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