粒子群优化算法函数寻优

运用粒子群算法实现对几种测试函数最优解的搜寻，可对算法进行改进，提升算法的寻优性能。 粒子群算法几种改进方法： 1.权重改进：非线性权重、自适应权重等。 2.学习因子：学子因子动态调整 3.速度更新改进 4.加入新算子等等。

ELM极限学习实现花的分类（MATLAB源码+数据集+预测结果）

ELM极限学习实现花的分类（MATLAB源码+数据集+预测结果），训练集40个样本，测试集10个样本，测试集最高准确率可达100%，可以根据自己的需求更换数据集对自己的研究内容进行一个替换，测试此文方法的预测效果。

BP神经网络实现汽油辛烷值预测，《MATLAB源码+数据集》

BP神经网络实现汽油辛烷值预测，《MATLAB源码+数据集》代码亲测可用，代码中一共提供了60个样本，其中50个样本作为训练，10个样本作为测试，代码都是经过调节的，可以更换自己想预测的相关数据，比如污水预测，车流量，预测未来成绩等等。

ELM极限学习实现汽油辛烷值预测（MATLAB源码+数据+预测结果）

ELM极限学习实现汽油辛烷值预测（MATLAB源码+数据+预测结果），代码亲测可用，可根据论文要求更换数据集，本文一共提供60组数，50组作为训练，10组作为测试，测试结果非常不错，若果有条件可以引入相关优化算法提高预测精度。