说实话，用了这么多年的MATLAB，只要看到matlab语言就感觉亲切，至少不会发怵，感觉再难的代码也可以嚼碎了一点点理解。2. 装好python后，在MATLAB命令窗口中，使用pyenv命令检查MATLAB当前使用的Python版本，显示如下，就代表你的MATLAB可以搜索到电脑上的python了。，我认为matlab的simulink是现在任何软件都无法替代的，如果在用一些新颖的深度学习算法

在训练时，较小的步长会导致训练过程出 现局部难以收敛的情况，反之，就会导致梯度增 长过快而丢失训练细节，因此，PPO修改了最初 的PG公式，不再使用PG算法而是加入了新的目 标函数，并使用了import sampling重要采样方法， 解决了PG算法对于训练步长难以确定的缺点，提 升了训练效果和速度。在传统的策略梯度方法中，我们通过收集数据来更新我们的策略（即Actor），但更新后的策略与收集数据

本期新增内容采用了matlab自带的vmd函数，因此必须使用2020以上的MATLAB！适应度函数进行优化，以此确定VMD的最佳k和α参数。本期在VMD优化全家桶中，新增6种2024新的智能优化算法优化VMD。，作者便会不定期往此全家桶进行添加（付费一次，永久下载！至于应该选择哪种作为自己的适应度函数，大家可以看这篇文章。的小伙伴，有需要更换其他智能算法优化VMD的，后台留言。此代码用的是matl

本期电力负荷预测数据来源为：《第九届电工数学建模竞赛试题_2016》数据概况如下：简介本期内容：①对电力负荷数据进行简单综合处理，划分训练集和测试集②采用标准的极限学习机ELM实现电力负荷预测③采用2024年最新鹭鹰算法优化极限学习机的权值阈值，降低预测误差④采用白鲸算法优化ELM，并与鹭鹰算法对比，突出鹭鹰算法的高效准确性内容详解①对电力负荷数据进行处理本次数据包含最高温度℃，最低温度℃，平均温

截止到本期，一共发了6篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下：1.终于来了！python机器学习预测全家桶2.机器学习预测全家桶-Python，一次性搞定多/单特征输入，多/单步预测！最强模板！3.机器学习预测全家桶-Python，新增CEEMDAN结合代码，大大提升预测精度！4.机器学习预测全家桶-Python，新增VMD结合代码，大大提升预测精度！5.Python机器

今天简单用MATLAB语言写一个RBF神经网络优化PID参数的程序。基于RBF神经网络PID的控制原理是使用RBF神经网络对被控对象的雅克比信息进行辨识，依据设定的整定指标通过梯度下降法计算Δｋｐ、Δｋｉ、Δｋｄ，实现PID参数的自适应调整。RBF神经网络依据PID控制器的输出u(k)和实际输出y(ｋ)，辨识得到雅克比信息；将雅克比信息作为依据，调节PID控制器的Kp、Ki、Kd参数，使PI...

今天采用前一阵改进最为成功的智能优化算法---融合黄金正弦的减法优化器算法(GSABO)优化BP神经网络。该算法不仅是2023年较新的算法，而且改进后的收敛速度和寻优精度都是极佳！点击链接跳转GSABO算法：融合黄金正弦，十种混沌映射，搞定！把把最优值，本文思路可用于所有智能算法的改进文章一次性讲解两种案例，回归与分类。回归案例中，作者选用了一个经典的股票数据。分类案例中，作者选用的是公用的UCI

本篇文章以BP分类为例（也可以做预测），纯手写BP神经网络。附加动量因子的BP神经网络。编程时，激活函数选择Sigmoid函数，使用者也可以根据需要自行更改！以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为178*14，最后一列为标签列。随机算取数据的百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。废话不多说，接下来直接上代码！首先是主程序代码：close allwarning off%% 数据读取cl...

与上篇文章不同，仔细读了上篇文章的小伙伴应该知道，BP神经网络是有一个学习率的，而这个学习率很大程度上决定着神经网络的效果。这里采用自适应学习率，实现纯手写BP神经网络。编程时，激活函数选择Sigmoid函数，使用者也可以根据需要自行更改！以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为178*14，最后一列为标签列。随机取数据的百分之70作为训练集，百分之30作为测试集。红酒数据的获取可以参考常用UCI

今天的主题是：三种智能算法优化常见传递函数的PID参数，采用MATLAB APP Designer 开发。提供代码源程序，可以自行修改源代码（不是封装软件）这个软件基本涵盖了所有的传递函数类型，传递函数的参数简单易改。采用了三种不同的算法优化PID参数，包括灰狼，粒子群，麻雀算法，且做了简单的对比。结果也采用表格的方式，一目了然。画面风格如下：软件一共分为三部分，接下来对每部分展开细讲：第一部分：