控制系统检修卡.zip

基于粒子群的PMU优化配置软件：MATLAB介绍：电力系统PMU优化配置，为了使电力系统达到完全可观，以PMU配置数量最少为目标函数，运用粒子群算法进行优化处理，在IEEE30 39 57 118系统进行仿真验证。这段代码是一个使用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）来解决IEEE 39节点电力系统中的PMU位置优化问题的程序。下面我将详细解释每个部分的功能和涉及的知识点。首先，程序开始时进行了一些初始化设置，包括定义了一些参数和变量。例如，`nvar`表示变量的数量，`lb`和`ub`分别表示变量的下界和上界。`popsize`表示种群的大小，`maxiter`表示最大迭代次数。`c1`和`c2`是PSO算法中的加速常数，`damp`是阻尼因子。接下来，程序创建了一个空的结构体数组`par`，用于存储粒子的信息。每个粒子包含三个字段：`var`表示粒子的位置（二进制向量），`fit`表示粒子的适应度值，`vel`表示粒子的速度。然后，程序使用随机数生成算法初始化了种群中的每个粒子。对于每个粒子，它的速度被初始化为位于`l

基于正则化极限学习机(RELM)的数据回归预测matlab代码

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