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    文件類型: .m
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    發布日期: 2021-05-25
  • 語言: Matlab
  • 標簽: 粒子群??WNN??

資源簡介

利用極限學習機和粒子群優化算法同時對WNN優化,然后對有效停車泊位進行預測,仿真表明在提高預測精度的同時,有效的減少了預測所需時間。

資源截圖

代碼片段和文件信息

tic???%該函數表示計時開始
%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
????T(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)?=?10?*?rand()?+?10;?%加上平移閾值
????d(i)?=?10?*?rand()?+?10;
end
%隱含層輸出矩陣
for?i=1:90
????H(i)?=?W(i)?*?T(i)?+?d(i);
end
%輸出層權值
for?i=1:96
%?????W1(i)?=?pinv(H(i))?*?p0(i);
???????W1(i)?=?10?*?rand()?+?10;??%加上平移閾值
end
%最終輸出值
for?i=1:90
????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;????????

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