基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识代码

import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import datetime

class PSO（）:
	# PSO参数设置
    def __init__（self pN dim max_iter）:
        # 迭代次数max_iter = 1200 粒子数pN = 50 
        self.wmax = 0.9
        self.wmin = 0.4
        self.w = np.zeros（max_iter dtype=float）  # 初始化每一代的权重w
        self.c1 = 2
        self.c2 = 1.6
        self.pN = pN  # 粒子数量
        self.dim = 8  # 搜索维度    为8？？ 8是我改的
        self.max_iter = max_iter  # 迭代次数
        self.Xmin = [-2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2] # mine 参数搜索范围
        self.Xmax = [2 2 2 2 2 2 2 2]
        self.Vmax = 1                     # mine 限定速度范围
        self.Vmin = -1
        self.X = np.zeros（（self.pN self.dim））  # 所有粒子的位置和速度
        self.V = np.zeros（（self.pN self.dim））