【电池健康状态预测】鲸鱼算法优化BP神经网络WOA-BP电池健康状态预测【含Matlab源码 2477期】

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锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合鲸鱼算法(WOA)的全局优化能力,提出一种基于WOA算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖;1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。
回归预测 | Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络多变量回归预测
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鲸鱼优化算法优化BP神经网络回归预测的算法设计-附代码
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鲸鱼优化算法WOA优化BP神经网络回归预测模型以及MATLAB代码实现 文章目录鲸鱼优化算法WOA优化BP神经网络回归预测模型以及MATLAB代码实现1. 算法描述2. 鲸鱼优化算法优化BP神经网络预测的步骤与流程图设计3. WOA-BP预测算法的参数设置4. 运行结果5. MATLAB代码地址 1. 算法描述 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm）是一种新兴的智能优化算法，在2016年提出。算法灵感来源于鲸鱼围捕猎物的行为。鲸鱼在捕猎过程中采用包围猎物与环形游动喷出气泡网
【BP回归预测】基于matlab鲸鱼算法优化BP神经网络WOA-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5167期】
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