【BP数据预测】差分进化算法优化BP神经网络DE-BP数据预测【含Matlab源码 1315期】

已于 2025-01-24 17:59:00 修改
阅读量162 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-11-03 10:27:10 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KeepingMatlab/article/details/134197643

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀
在这里插入图片描述

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【优化发电】差分进化算法求解单库发电优化问题【含Matlab源码 2253期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-15 85
差分进化算法求解单库发电优化问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
差分进化（DE）算法实现带约束优化（Matlab源码）
Duckbub1的博客
08-14 5699
关于单目标无约束优化问题，常见的做法为对违反约束的个体惩罚，即对适应度加上惩罚项，此方法一定程度上可以解决简单约束问题。但面对复杂的约束问题，惩罚项系数的选择变得十分困难；现提供一种思路，基于多目标优化思想，Pareto无支配排序准则，同等重要的看待目标函数（cost）和约束（cons）,以下结合一种实例对给出Matlab源码实现。
【PID优化】基于人工蜂群算法PID控制器优化设计含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
09-07 956
由于PID控制器算法简单,鲁棒性强的特点,是目前使用最多的一种控制器,被广泛应用在各类工业控制领域.将基于人工蜂群算法的PID参数优化,在葡萄酒发酵温度控制系统中的应用进行了深入研究.智能优化算法。
【MATLAB源码-第206期】基于matlab的差分进化算法(DE)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
Matlab程序猿i的博客
05-11 495
操作环境：1、算法描述差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种有效的实数编码的进化算法，主要用于解决实值函数的全局优化问题。本文将详细介绍差分进化算法的背景、原理、操作步骤、参数选择以及实际应用，旨在提供一个全面的理解。
智能优化算法及其MATLAB实例（第3版）——进化类算法之差分进化算法
m0_71992383的博客
01-04 2732
差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种新兴的进化计算技术。它是由 Storn 等人于1995年提出的，其最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，后来发现它也是解决复杂优化问题的有效技术。差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法。
【BP数据预测】基于matlab差分进化算法优化BP神经网络DE-BP数据预测【含Matlab源码 1315期】
09-10
优快云海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接换数据就行，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：Main .m； 数据； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化BP
【BP数据预测】差分进化算法优化BP神经网络DE-BP数据预测【含Matlab源码 1315期】.zip
最新发布
02-13
优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； ...
DE-BP差分算法优化BP神经网络分类预测（Matlab完整源码和数据）
08-01
1.Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络分类预测（Matlab完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、...
DE-BP差分进化算法优化BP神经网络回归预测【MATLAB完整源码和数据 】
01-07
DE-BP差分进化算法优化BP神经网络回归预测【MATLAB完整源码和数据 】 DE-BP差分进化算法优化BP神经网络回归预测【MATLAB完整源码和数据 】 DE-BP差分进化算法优化BP神经网络回归预测【MATLAB完整源码和数据 】 输入...
【啃书】《智能优化算法及其MATLAB实例》例3.2差分进化算法进行函数寻优
weixin_44331401的博客
10-02 917
文章目录问题描述仿真过程matlab源码 问题描述 %%%%%%%%%f(x，y)=3cos(xy)+x+y%%%%%%%%%% clear all; %清除所有变量 close all; %清图 clc; %清屏 x=-4:0.02:4; y=-4:0.02:4; N=size(x,2); for i=1:N for j=1:N z(i,j)=3*cos(x(i)*y(j))+x(i)+
风速预测：混合模型VMD-EFD-DE-BP
cld1997的博客
11-29 1605
混合模型VMD-EFD-DE-BP由二次分解模型VMD-EFD和优化神经网络模型DE-BP两部分组成。
神经网络学习（四）反向（BP）传播算法（2）-Matlab实现
chf的博客
03-15 4535
系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。 回顾 上一小节我们讨论了BP算法的推导，如果我们采用均方误差作为代价函数，那么4个基础方程如下： δL=(aL−y).∗σ′(zL)(BP1)(BP1)δL=(aL−y).∗σ′(zL){\bf{\delta }}^L = (a^L-y) .* \sigma'({\bf{z}}^L)\t...
【风电功率预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测【含Matlab源码 760期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-12 2458
遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【BP回归预测】基于sine混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络实现风电预测附Matlab代码
m0_60703264的博客
02-01 1048
摘要风电作为一种清洁、可再生能源，越来越受到人们的关注。然而，风电具有波动性和间歇性的特点，给电网的安全稳定运行带来了挑战。因此，准确的风电预测对于电网的稳定运行具有重要意义。近年来，BP神经网络凭借其强大的非线性拟合能力，在风电预测领域得到了广泛的应用。然而，BP神经网络存在着易陷入局部极值、收敛速度慢等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于sine混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络的风电预测方法。1. BP神经网络BP神经网络是一种前馈型神经网络，由输入层、隐含层和输出层组成。
人工神经网络与bp神经网络,BP神经网络算法原理
aifans_bert的博客
09-04 2419
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
【BP数据预测】狼群算法优化BP神经网络WPA-BP数据预测【含Matlab源码 658期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-08 147
狼群算法优化BP神经网络WPA-BP数据预测 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【BP数据预测】基于matlab灰狼算法优化BP神经网络GWO-BP数据预测【含Matlab源码 1728期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-17 2512
灰狼算法优化BP神经网络GWO-BP数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
【BP时序预测】基于BP神经网络时间序列预测附MATLAB完整代码
matlab_dingdang的博客
07-20 1549
基于BP（Backpropagation）神经网络的时间序列预测是一种常用的方法。BP神经网络是一种前馈神经网络，通过反向传播算法来训练网络权重，以实现对时间序列的预测。以下是基于BP神经网络的时间序列预测的一般步骤：数据准备：将时间序列数据划分为训练集和测试集。训练集用于训练BP神经网络模型，测试集用于评估模型的预测性能。网络构建：构建BP神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收时间序列数据，隐藏层可以包含多个神经元，输出层产生预测结果。
预测算法系列 | BP神经网络及其优化(Matlab)
sfejojno的博客
07-13 5708
回归拟合问题：分类问题：本文是作者的预测算法系列的开篇1，后续将陆续介绍RBF、GRNN、ELM、WNN、随机森林、投影行踪、GRU、LSTM等的算法原理及其实现和优化，欢迎关注不迷路。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值