微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
上传时间： 2017-03-13
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基于Matlab的灰色预测算法.灰色预测是指：通过少量的、不完全的信息，建立灰色微分预测模型，对事物发展规律作出模糊性的长期描述（模糊预测领域中理论、方法较为完善的预测学分支）。
上传时间： 2013-12-22
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自适应预测，神经网络预测，可以实现非线性预测，MATLAB环境实现。
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上传时间： 2017-06-29
上传用户：四只眼
单片机模糊算法的详细资料，有关如何在单片机上实现模糊理论控制！
上传时间： 2013-12-15
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这是一个模糊PID控制器的模糊规则库编写教材，安照该教程可实现模糊PID控制
标签： PID控制 模糊
上传时间： 2016-04-06
上传用户：豆瓣时光
matlab模型预测控制的仿真程序，根据自己算法适当更改就可以使用，有备注哦
标签： matlab
上传时间： 2016-04-11
上传用户：jy00927431
股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。
上传时间： 2017-05-11
上传用户：wd1314
NMPC直线跟踪控制源码，可以自行添加约束与惩罚，希望可以帮到你们资源共享
上传时间： 2018-10-17
上传用户：爆丸小子
基于状态空间的模型预测控制程序，带有说明
上传时间： 2019-08-28
上传用户：小小绒绒
用C语言编写的神经网络预测 .编译环境是MATLAB
上传时间： 2022-04-02
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