粒子群优化的回声状态神经网络

粒子群优化的回声状态神经网络，粒子群算法是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。

%打开计时器tic;
%


%load t1.txt;load t2.txt;
%h1=t1;h2=t2;
tic;
Scope=[501000;0.050.8;0.011.;0.010.9];

SwarmSize=100;
ParticleSize=4;
ParticleScope=Scope;
%[vonoffminmax]=PsoProcess（2010ScopeInitFuncStepFindFuncAdaptFunc0040000）;

IsStep=0;
IsDraw=0;
LoopCount=20;
IsPlot=0;

ParSwarm=rand（SwarmSize2*ParticleSize+1）;

%对粒子群中位置速度的范围进行调节
for k=1:ParticleSize
ParSwarm（:k）=ParSwarm（:k）*（ParticleScope（k2）-ParticleScope（k1））+ParticleScope（k1）;
%调节速度，使速度与位置的范围一致
ParSwarm（:ParticleSize+k）=ParSwarm（:ParticleSize+k）*（ParticleScope（k2）-ParticleScope（k1））+ParticleScope（k1）;
end
%对每一个粒子计算其适应度函数的值

for k=1:SwarmSize
ParSwarm（k2*ParticleSize+1）=AdaptFunc（ParSwarm（k1:ParticleSize））;
end

%初始化粒子群最优解矩阵
OptSwarm=zeros（SwarmSize+1ParticleSize）;
%粒子