【预测模型】基于matlab粒子群算法黄金价格的预测【含Matlab源码 591期】

一、简介

基于matlab粒子群算法黄金价格的预测

二、源代码

clear all;

clc;

format long;

%------给定初始化条件----------------------------------------------

c1=1.4962;             %学习因子1

c2=1.4962;             %学习因子2

w=0.7298;              %惯性权重

MaxDT=1000;            %最大迭代次数

D=3;                  %搜索空间维数（未知数个数）

N=40;                  %初始化群体个体数目

eps=10^(-6);           %设置精度(在已知最小值时候用)

data = load('goldprice.txt');

data = data/100;

%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------

for i=1:N

    for j=1:D

        x(i,j)=randn;  %随机初始化位置

        v(i,j)=randn;  %随机初始化速度

    end

end

%------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------

for i=1:N

    p(i)=fitness(x(i,:),data);

    y(i,:)=x(i,:);

end

pg=x(1,:);             %Pg为全局最优

for i=2:N

    if fitness(x(i,:),data)<fitness(pg,data)

        pg=x(i,:);

    end

end

%------进入主要循环，按照公式依次迭代，直到满足精度要求------------

for t=1:MaxDT

    for i=1:N

        v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));

        x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);

        if fitness(x(i,:),data)<p(i)

            p(i)=fitness(x(i,:),data);

            y(i,:)=x(i,:);

        end

        if p(i)<fitness(pg,data)

            pg=y(i,:);

        end

三、运行结果

四、备注

完整代码或者代写添加QQ1564658423
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