%gbest?PSO的matlab實現代碼如下：
tic???%該函數表示計時開始
%要進行預測的實測數據
%初始格式化
clear?all;
clc;?

%原始數據?
A?=?[44?31?20?15?23?11?23?37?34?17?18?21?16?13?25?38?25?22?19?23?18?20?26?37?42?27?12?13?25?15?25?33?37?18?21?28?21?10?22?29?32?21?8??13?15?16?19?25?43?33?14?23?21?20?16?22?25?27?12?21?25?13?14?22?36?16?14?15?18?11?14?25?30?26?20?28?16?19?16?29?35?24?8??12?23?18?19?33?41?22?12?25?23?11?23?37];
B?=?[40?33?18?23?11?20?24?35?38?26?19?10?11?12?14?17?33?29?24?28?11?20?23?25?30?30?20?11?12?12?18?40?28?26?10?23?14?20?17?26?23?23?10?19?16?13?23?17?31?23?16?13?18?18?14?34?27?27?17?27?20?14?23?37?35?27?21?9??22?17?16?19?42?24?12?26?24?16?19?23?33?17?12?14?26?15?22?40?41?32?15?18?27?18?14?29];
%要進行預測的實測數據
C?=?[40?24?16?22?10?11?22?14?38?18?16?12?5??15?20?37?28?14?17?26?6??19?16?18?36?15?16?12?11?17?14?30?30?20?9??22?19?13?13?27?31?26?19?19?25?11?15?20?35?31?13?14?27?14?18?36?29?32?5??15?23?18?22?14?23?28?13?11?16?18?23?38?29?22?19?24?9??14?22?17?39?17?9??15?5??11?19?32?40?14?6??18?7??14?16?25];
%序列p0
p0?=?（A+B）?/?2;
%歸一化
a?=?max（p0）;
b?=?min（p0）;
for?i=1:96
????p0（i）?=?（p0（i）?-?b）?/?（a?-?b）;
end
%初始化輸入層與隱含層之間的連接權值和隱含層神經元的閾值
for?i=1:96
????W（i）?=?rand（）;?%加上平移閾值
????c（i）?=?rand（）;
end
%隱含層輸出矩陣
for?i=1:96
????H（i）?=?W（i）?*?p0（i）?+?c（i）;
end
%輸出層權值
for?i=1:96
%?????W1（i）?=?pinv（H（i））?*?p0（i）;
???????W1（i）?=?rand（）;??%加上平移閾值
end
%最終輸出值
for?i=1:96
????M（i）?=?W1（i）?*?H（i）;
end

%給定初始化條件
c1?=?1.4962;?????????????%加速常數即學習因子1?
c2?=?1.4962;?????????????%加速常數即學習因子2?
w?=?0.7298;??????????????%慣性權重
MaxDT?=?1000;???????????%最大迭代次數
N?=?96;??????????????????%初始化群體個體數目?
eps?=?10^（-7）;???????????%設置精度（在已知最小值時候用）
%初始化種群的個體（可以在這里限定位置和速度的范圍）
for?i?=?1:N
????M（i）?=?