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PSO-RBF的matlab实现程序,很好用,希望对大家有所帮助

代码片段和文件信息
%RBF网络,由chap10_3a调用,返回值B为误差的和,和越小,说明得到的权值越好
function [pBsJ] = rbf_gaf(pBsJ)
ts = 0.001;
alfa = 0.05;
xite = 0.85;
x = [00]‘;
b = [p(1);p(2);p(3)];
c = [p(4) p(5) p(6);
p(7) p(8) p(9)];
w = [p(10);p(11);p(12)];
w_1 = w;w_2 = w_1;
c_1 = c;c_2 = c_1;
b_1 = b;b_2 = b_1;
y_1 = 0;
for k = 1:1:400
timef(k) = k*ts;
u(k) = sin(5*2*pi*k*ts);
y(k) = u(k)^3 + y_1/(1 + y_1^2);
x(1) = u(k);
x(2) = y(k);
for j = 1:1:3
h(j) = exp(-norm(x - c(:j))^2/(2*b(j)*b(j)));
end
ym(k) = w_1‘*h‘;
e(k) = y(k) - ym(k);
d_w = 0*w;d_b = 0*b;d_c = 0*c;
for j = 1:1:3
d_w(j) = xite*e(k)*h(j);
d_b(j) = xite*e(k)*w(j)*h(j)*(b(j)^-3)*norm(x-c(:j))^2;
for i = 1:1:2
d_c(ij) = xite*e(k)*w(j)*h(j)*(x(i) - c(ij))*(b(j)^-2);
end
end
w = w_1 + d_w + alfa*(w_1 - w_2);
b = b_1 + d_b + alfa*(b_1 - b_2);
c = c_1 + d_c + alfa*(c_1 - c_2);
y_1 = y(k);
w_2 = w_1;
w_1 = w;
c_2 = c_1;
c_1 = c;
b_2 = b_1;
b_1 = b;
end
B = 0;
for i = 1:1:400
Ji(i) = abs(e(i));
B = B + 100*Ji(i);
end
BsJ = B;
属性 大小 日期 时间 名称
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文件 1265 2011-11-03 20:28 粒子群算法优化RBF网络\chap10_3b.m
文件 1353 2011-11-03 20:28 粒子群算法优化RBF网络\chap10_3c.m
文件 282 2011-11-03 20:28 粒子群算法优化RBF网络\pfile1.mat
文件 2815 2011-11-03 20:28 粒子群算法优化RBF网络\PSO.m
目录 0 2011-11-03 20:28 粒子群算法优化RBF网络
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