【BP回归预测】思维进化算法优化BP神经网络MEA-BP回归预测【含Matlab源码 2031期】

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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 2023-11-04 07:55:19 首次发布
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【BP回归预测】基于matlab思维进化算法优化BP神经网络MEA-BP回归预测【含Matlab源码 2031期】
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08-11 2020
思维进化算法优化BP神经网络MEA-BP回归预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
思维进化算法(MEA)优化BP神经网络
配电网和matlab的博客
08-20 2405
针对EC存在的问题,孙承意等人于1998年提出了思维进化算法(Mind Evolutionary Al-gorithm,MEA)。本章将详细介绍思维进化算法的基本思想,并结合非线性函数拟合实例,在MATLAB环境下实现思维进化算法。
基于思维进化MEA-BP神经网络实现回归预测附matlab代码
07-09
1.版本：matlab2019a，不会运行可私信 2.领域： 【预测模型-BP预测】 3.内容：基于思维进化MEA-BP神经网络实现回归预测附matlab代码 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用
MEA-BP_MEA_mea优化bp代码_MEA-BP神经网络_mea-bp_BP
09-11
使用思维进化法 对BP 神经网络的初始权值和阔值进行优化，并进行网络训练
bp 神经网络 优点 不足_基于遗传算法优化的BP神经网络的回归分析——算法训练函数的选取...
weixin_39966644的博客
12-01 1164
算法训练函数的选取算法的性能与训练函数的选取有着显著的影响。为了分析并选取合适的参数以及BP神经网络的训练函数，本次实验选取Sphere函数对遗传算法优化的BP神经网络算法进行测试分析，以获得较合理的训练函数。其中实验环境同本章第2节。 （1）实验数据：本节利用 Sphere 函数随机抽取 5000 组值，其中前 4900 组值用于训练，后 100 组值用于预测，实验中函数取值范围及维数同上。（2...
【BP回归预测】思维进化算法优化BP神经网络MEA-BP回归预测【含Matlab源码 2031期】.zip
最新发布
02-10
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； ...
基于思维进化MEA-BP神经网络回归预测
06-07
标题“基于思维进化MEA-BP神经网络回归预测”指出，这是一个使用特定算法——思维进化（Mind Evolution Algorithm, MEA）优化的反向传播（Backpropagation, BP）神经网络进行回归预测的研究。在该研究中，MATLAB被...
如何利用matlab做BP神经网络分析（包括利用matlab神经网络工具箱）
热门推荐
mensyne的博客
11-21 14万+
利用MATLAB 进行BP神经网络的预测（含有神经网络工具箱） 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进...
BP-MEA.rar
06-25
关于股市股票价格的预测代码，主要包括未优化的BPNN，及优化算法MEA。
思维进化算法优化神经网络
03-17
该代码为matlab编码，利用思维进化算法优化BP神经网络的权值和阈值。
基于MEA-BP神经网络的图像复原方法
01-26
针对BP神经网络复原图像的效果很大程度受初始权值和阈值的影响，提出一种基于思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm， MEA）优化的BP神经网络方法。思维进化算法有极强的全局搜索能力，能够弥补BP神经网络陷入局部最优和对初始权值和阈值敏感的问题，因此在训练BP神经网络之前，利用思维进化算法获取该网络的初始权值和阈值。实验证明，与传统的维纳滤波、BP、遗传算法优化的BP（GA-BP）方法相比，MEA-BP方法复原的图像在主观和客观评测标准下都获得了更好的结果。
EI期刊完整程序：MEA-BP思维进化法优化BP神经网络的回归预测算法，可作为对比预测模型，丰富内容，直接运行，免费
weixin_48747334的博客
11-25 1212
EI期刊完整程序：MEA-BP思维进化法优化BP神经网络的回归预测算法，可作为对比预测模型，丰富内容，直接运行，免费
【BP回归预测】基于BP神经网络的数据回归预测附matlab完整代码
qq_59747472的博客
07-20 161
基于BP神经网络的数据回归预测是一种常用的方法，用于建立输入和输出之间的非线性映射关系，并进行预测。以下是基于BP神经网络的数据回归预测的一般步骤：数据准备：准备用于训练和测试的数据集。数据集应包括输入特征和对应的目标输出。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。输入层接收特征数据，输出层产生预测结果。初始化权重和偏置：将网络中的权重和偏置初始化为随机值。权重和偏置是BP神经网络中的可调参数，需要在训练过程中进行调整。
MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法
qq_61890005的博客
09-01 609
对于混流式水轮机而言，尾水管的压力脉动是导致机组振动、影响机组稳定运行的重要因素。为了在机组设计阶段就能有效预测混流式水轮机尾水管的压力脉动并对其采取相应措施以减小压力脉动，引入BP神经网络对压力脉动进行预测，利用思维进化算法（MEA）的全局搜索能力优化BP神经网络的权值和阈值。结果表明，经过MEA优化后的BP神经网络预测精度可达0.991 48，比传统BP神经网络的预测精度提高0.721%。MEA优化BP的压力脉动预测效果比传统BP的预测效果更好、精度更高，可用于实际工程。关键词尾水管;压力脉动;...
SO-ELM预测 | MATLAB实现SO-ELM蛇群算法优化极限学习机多输入单输出
qq_59747472的博客
10-10 1033
极限学习机 (ELM) 作为一种新型的单隐层前馈神经网络，以其训练速度快、泛化能力强等优点，在诸多领域展现出强大的预测能力。然而，ELM 的性能高度依赖于输入权重和隐层偏置的随机初始化，这可能会导致模型精度的不稳定性。为了克服这一缺陷，许多学者致力于研究如何优化 ELM 的参数，以提高其预测精度和稳定性。蛇群算法 (Snake Optimization Algorithm, SOA) 作为一种新兴的元启发式优化算法，凭借其良好的全局搜索能力和收敛速度，为优化 ELM 参数提供了一种有效的途径。
回归预测 | MATLAB实现MEA-BP多输入单输出
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。
08-21 1493
回归预测 | MATLAB实现MEA-BP多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现MEA-BP多输入单输出目录MEA-BP介绍预测效果原理介绍程序设计主程序运行结果参考资料致谢 目录 MEA-BP介绍 预测效果 原理介绍 MEA 是一种通过迭代进化的学习方法，继承了遗传算法“种群”和“进化”的思想，提出“趋同”和“异化”两种操作。“趋同”是对子种群Si（i=1，2，… ，n）局部环境信息进行快速搜索，找寻局部最优，最优个体N i,pbest 的得分ξi,pbest 便是整个子种群Si 的得分；而
有关人工神经网做回归的实验发现的问题
qqrsqqq的博客
08-17 707
写论实验。。发现matlab的nntool是个好东西。。自动把输入的数据分成三部分：training，validation，和test，还会自动做归一化。今天实验中发现一些问题，，首先。。激活函数的选择对回归问题的影响很大。。nntool有一个画regression的功能，图示如下 我这里要预测一个boundingbox的高度的大小。 这个图示每个图的横坐标都是groundtruth的值，纵
Matlab实现MEA-BP回归预测：思维进化算法优化BP神经网络
资源摘要信息:"【BP回归预测】思维进化算法优化BP神经网络MEA-BP回归预测【含Matlab源码 2031期】" BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种按误差反向传播训练的多层前馈神经网络。它的核心思想是将...
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