研究功率放大器的非线性行为模型建模问题.功率放大器既呈现非线性,又呈现记忆效应,为了对具有记忆效应的非线性功率放大器进行精确的行为模型建模,提出了基于粒子群优化的RBF神经网络射频功放行为模型.利用f
运用粒子群优化算法(PSO)改良Bp神经网络模型,预测21~22赛季NBA总冠军归属。粒子群算法借鉴鸟群觅食行为,通过集体信息共享寻找最优解,从而提升神经网络预测精度。
本文分享了一个基于粒子群优化算法和灰色神经网络的模型,同时提供了运用MATLB编写的pso-gnn代码和完整的数据集供读者参考。该模型能够有效解决数据挖掘和预测方面的问题,欢迎阅读和使用。
遗传算法、神经网络、模拟退火、蚁群算法、模糊逻辑、粒子群优化算法的C语言编程
为了改善小波神经网络(WNN)进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法(QPSO)搜索后期的早熟收敛缺陷,提出了一种改进的QPSO。该算法定义粒子群聚拢度,改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数并服从
SPO_BPNN_PID:基于粒子群优化的神经网络PID控制
与传统的多层感知器模型相比,切比雪夫神经网络具有收敛速度快,复杂度低,泛化能力强等优点,但是,其研究最为广泛的一元切比雪夫神经网络在解决实际应用中的多元问题时存在着很大局限。鉴于此,对一元切比雪夫神经
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标准粒子群算法易陷入局部最优值。根据粒子群算法中的不确定性因素,提出自适应模糊的粒子群优化算法(AFPSO)。在该算法中,对惯性权值和位置更新采用模糊控制,用所有粒子的个体最优的加权平均替代全局最优值
针对分布式路由算法在软件定义无线传感器网络中应用时能量消耗大以及簇头能耗不均衡问题,提出一种基于扰动粒子群优化的能耗均衡路由算法tPSOEB。该算法通过考虑节点的剩余能量、位置和能量均衡信息选择簇头,