说明：基于混沌扰动算法来解决pso算法早熟问题，并用二者结合来训练灰色预测模型参数。

pso GM 混沌扰动算法 pso算法

说明：粒子群优化BP神经网络算法，采用PSO优化神经网络的结构层个数，及隐含层的权值，相较BP神经网络，预测效果更好。

PSO 粒子群优化 BP 神经网络算法

说明：该案例的功能是使用遗传算法优化BP神经网络，分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分。遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传...

BP神经网络 遗传算法优化 BP神经网络预测 GA

说明：光纤陀螺输出误差的allan方差分析，基于K均值的PSO聚类算法,使用matlab实现智能预测控制算法。

pso-control PSO-预测控制 K. 聚类-预测 k均值预测

说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。

说明：粒子群优化算法结合灰色模型进行电力市场的预测，自己编写的源代码，使用标准粒子群算法

粒子群代码 灰色预测 PSO 灰色预测优化 灰色-PSO

说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，对于初学者具有参考意义，借鉴了主成分分析算法（PCA），包含了阵列信号处理的常见算法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，利用matlab GUI实现的串口编程例子。

算法 代码 智能 控制 实现 预测 编译 通过

说明：该程序是基于粒子群算法优化支持向量机中的正则化参数C和核函数参数K的算法，实现了对电力负荷的短期预测，预测效果较好，可根据自己要求进行更改。

pso svm 粒子群算法 向量机 核函数

说明：：这是一篇关于机器学习中软件缺陷预测的代码，里面包含PSO,LDA,TCA等代码-This is a machine learning software defect prediction code, which contains PSO, LDA, TCA and other code

说明：这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类，为了使得分类的数据更加准确，里面接着使用pso（粒子群算法）优化其中重要的参数，已达到学习到更好的学习模型的效果