PID算法作为工业或日常生活中常用的控制算法，想必大家都不陌生，依靠误差反馈来消除误差，关于PID的原理部分相比看这篇博客的同学应该都十分清楚，有不清楚的同学可以百度或知网搜索。PID算法的应用程度很广但都逃不开一个步骤，也是相对而言最最令人头痛的一个过程——调参，具体来说就是调Kp、Ki、Kd。 以往的方法都是手动调试，根据调参经验，先调KP，再调KD··········，繁琐的步骤让人头晕，费 那么PID参数的调试是否有一种相对来说简单的调试方式呢？————————————————————分割线———————————————————— 前面废话这么多为了凑字数，看官老爷莫着急，嘿嘿！
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回归预测|MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍MATLAB实现PSO-RF粒子群算法优化随机森林多输入单输出回归预测粒子群算法优化随机森林(PSO-RF)回归预测（Matlab完整程序和数据）输入6个特征，输出1个，即多输入单输出；运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可，其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集；命令窗口输出RMSEP、MAE、R2、MAPE。程序设计完整程序和数据下载方
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目录1概述2粒子群优化算法3BP神经网络4 PSO优化BP网络算法5运行结果6参考文献 7Matlab代码实现1概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知非线性函数,然后用训练好的网络预测系统输出".但是传统的BP网络算法具有收敛速度慢、容易陷入局部极值和误差比
目录1概述2粒子群优化算法3BP神经网络4 PSO优化BP网络算法5运行结果6参考文献 7Matlab代码实现1概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知非线性函数,然后用训练好的网络预测系统输出".但是传统的BP网络算法具有收敛速度慢、容易陷入局部极值和误差比
MOPSO多目标粒子群算法1、算法简介多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA.CoelloCoello等人在2004年提出，目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。1.1、相关知识点支配（Dominance):在多目标优化问题中，如果个体p至少有一个目标比个体q好，而且个体p的所有目标都不比q差；那么称个体p支配个体q序值(Rank):如果p支配q，那么p的序值比q低;如果p和q互不支配，那么p和q有相同的序值拥挤距离(CrowdingDistance):表示个体之间的拥挤程度，测量相同序值个体之间的距离。帕累托（Pareto）：https://blog.c
MOPSO多目标粒子群算法1、算法简介多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA.CoelloCoello等人在2004年提出，目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。1.1、相关知识点支配（Dominance):在多目标优化问题中，如果个体p至少有一个目标比个体q好，而且个体p的所有目标都不比q差；那么称个体p支配个体q序值(Rank):如果p支配q，那么p的序值比q低;如果p和q互不支配，那么p和q有相同的序值拥挤距离(CrowdingDistance):表示个体之间的拥挤程度，测量相同序值个体之间的距离。帕累托（Pareto）：https://blog.c
1算法介绍和原理1.1算法原理强烈推荐知乎大佬的这篇文章：粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)的详细解读-知乎(zhihu.com)。该文章详细介绍了算法的原理、算法流程、参数解释和一些Tips，这里就不过多赘述了。粒子群优化算法（PSO,ParticleSwarmOptimization），属于启发式算法中的一种，常用于多目标优化，寻找全局最优解，具有收敛速度快、参数少、算法简单的优点。算法流程图如下（图片来自这篇文章）：1.2更新公式1.2.1速度更新公式vidk+1=ωvidk+c1r1(pid, pbest k−xidk)+c2r2(pd, gb
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