PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（Matlab）

最新推荐文章于 2025-02-22 21:06:26 发布
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文章标签： matlab 神经网络 分类
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该文介绍了一个使用PSO-BP算法优化的BP神经网络模型，该模型适用于12个输入特征和4类输出的分类任务。在Matlab2018b环境下运行，能展示分类准确率并提供数据及程序下载。主要目标是寻找最优的初始权值和阈值，提升分类性能。

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PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（Matlab）
1.运行环境Matlab2018b及以上；
2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容；
3.优化最优初始权值和阈值；

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分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
08-26 1237
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模式分类识别 | BP神经网络多特征分类预测（Matlab完整程序）
前程算法屋的博客
11-24 474
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MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
12-05
MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
基于PSO-BP粒子群优化神经网络+NSGAII多目标优化算法的工艺参数优化、工程设计优化
j_jinger的博客
02-22 1526
在现代工业生产和工程建设中，对工艺参数和工程设计方案进行优化已成为提升产品性能、降低生产成本、提高资源利用率的关键手段。面对日益复杂的优化问题，传统的优化方法往往难以应对，容易陷入局部最优解，且难以处理多目标优化问题。近年来，基于智能优化算法的参数及设计优化方法得到了广泛关注。本文将深入探讨基于PSO-BP粒子群优化神经网络与NSGA-II多目标优化算法的工艺参数及工程设计优化，阐述其原理、优势以及在实际应用中的潜力。一、 智能优化算法概述与选择理由。
粒子群算法PSO优化BP神经网络预测MATLAB代码实现(PSO-BP预测)
CJ-leaf的博客
06-18 3008
PSO-BP神经网络 代码，主要流程包括1. 读取数据 2.划分训练集和测试集 3.归一化 4.确定BP神经网络的隐含层最优节点数量 5. 使用粒子群算法优化BP的神经网络权重和阈值 6. 利用优化后的参数训练BP神经网络 7. 计算BP和PSO-BP的测试集预测误差，包括MAE、RMSE、MAPE、拟合优度R方，以及作优化前后的预测值和真实值对比图。一般来说通过加入启发式算法以及调试好参数后，模型的预测性能将具有明显的提升。下图是优化结果，相对误差从28%降低到7%，粒子群算法的优化效果非常明显。
基于PSO优化的BP神经网络训练与测试matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
07-29 1061
其中，w 是惯性权重，c1​ 和 c2​ 是加速系数，r1​ 和 r2​ 是随机数，pbesti​ 是粒子 i 的最佳位置，gbest 是群体的最佳位置。其中，zj(l)​ 是加权输入，aj(l)​ 是该层的输出，wij(l−1)​ 是从上一层到本层的权重，bj(l)​ 是偏置。反向传播计算损失函数关于各层权重和偏置的梯度，并根据这些梯度更新权重和偏置。其中，y 是神经元的输出，f 是激活函数，wi​ 是权值，xi​ 是输入信号，b 是偏置项。其中，tk​ 是目标输出，ak(L)​ 是输出层的输出。
基于Matlab的PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测算法研究,基于Matlab的PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测系统,PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（M
02-22
基于Matlab的PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测算法研究,基于Matlab的PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测系统,PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（Matlab） 1.运行环境Matlab2018b及以上； 2...
基于Matlab的PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测算法研究,PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（Matlab） 1.运行环境Matlab2018b及以上； 2.输入12个
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基于Matlab的PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测系统
最新发布
05-09
内容概要：本文详细介绍了利用粒子群优化（PSO）改进BP神经网络进行多特征分类预测的方法。主要内容涵盖PSO与BP神经网络结合的技术背景、具体实现步骤以及优化效果。文中首先解释了BP神经网络初始权值和阈值选择的...
MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）
05-22
MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） MATLAB实现PSO-BP多输入单输出回归预测，输入7个特征，输出1个，优化权重和阈值。 MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络时间序列预测...
时序预测 | MATLAB实现改进海洋捕食算法ICEEMDAN-IMPA-GRU时间序列预测
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11-03 1064
海洋捕食算法(MPA)作为一种新型元启发式算法，因其模拟海洋生物捕食行为而具有较强的全局搜索能力，但在局部搜索方面存在不足。门控循环单元(GRU)神经网络在处理时间序列数据方面表现出色，但其参数优化依赖于算法的选择，且容易陷入局部最优。本文提出了一种改进的海洋捕食算法ICEEMDAN-IMPA-GRU模型，用于提高时间序列预测精度。该模型首先利用完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始时间序列进行分解，降低数据复杂性并提取有效信息；
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Matlab改进版的bp神经网络算法编程pso-改进版的bp神经网络算法编程（pso）.rar 改进版的bp神经网络算法编程（pso）,很不错的！！！
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利用PSO训练BP神经网络的MATLAB源码,加入数据即可运行。
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PSO-BP神经网络论文，使用PSO优化BP神经网络的输入，加快神经网络的收敛速率
时间序列预测 | 基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)的时间序列预测，matlab代码
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12-05 2112
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基于PSO优化BP神经网络PID控制器matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
02-19 2386
它的优点是：不要求被优化函数具有可微、可导、连续等性质，收敛速度较快，算法简单，容易编程实现。（4）PSO算法是一种启发式的仿生优化算法，当前还没有严格的理论基础，仅仅是通过对某种群体搜索现象的简化模拟而设计的，但并没有从原理上说明这种算法为什么有效，以及它适用的范围。将BP神经网络与PID控制器相结合，利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数，提升系统稳定性，针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题，利用改进的PSO算法对其进行优化，确保BP-PID系统收敛于全局最优解。
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