【BP回归预测】粒子群算法优化BP神经网络PSO-BP数据回归预测【含Matlab源码 2963期】

已于 2025-01-05 20:01:42 修改
阅读量70 收藏
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 2023-11-06 21:00:20 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/134254811

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞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
【BP时间序列预测】粒子群优化算法优化BP神经网络时间序列预测【含Matlab源码 2966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；
08-18 151
粒子群优化算法优化BP神经网络时间序列预测 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！
基于粒子群算法优化的BP神经网络预测模型
m0_47037246的博客
07-23 200
以上即为我们提出的基于粒子群算法优化的BP神经网络预测模型的主要代码。我们使用了预处理数据、设定神经网络和训练参数、初始化粒子群算法参数、初始化BP神经网络权重、训练模型等步骤，最终得到了一个优化的BP神经网络模型并对其进行评价。BP神经网络是一种常见的神经网络模型，在数据预测和分类问题上具有良好的效果。然而，BP神经网络的性能往往受到初始权重值的影响，因此需要对其进行进一步的优化。通过使用粒子群算法优化BP神经网络的初始权重值，提高了神经网络的性能。基于粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。
【时序预测】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的时间序列预测附matlab代码
qq_59747472的博客
08-07 135
时间序列预测是一项重要的任务，它在金融、交通、气象等领域中具有广泛的应用。BP神经网络是一种常用的时间序列预测方法，然而，该方法存在着训练速度慢和易陷入局部最优等问题。为了克服这些问题，研究人员提出了许多优化算法来改进BP神经网络的性能。其中，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种受到生物群体行为启发的优化算法，已经在时间序列预测中取得了显著的成果。PSO算法通过模拟鸟群觅食行为，将解空间中的每个解看作粒子，并通过不断地调整粒子的速度和位置来寻找最优解。
粒子群优化算法的RBF模型，做预测
04-24
对于RBF神经网路模型，利用粒子群优化算法进行对权值优化，达到准确的预测效果！
【RBF数据预测】粒子群算法优化RBF神经网络数据预测【含Matlab源码 476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；
11-05 337
粒子群算法优化RBF神经网络数据预测 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！
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。
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...
【BP回归预测】粒子群算法优化BP神经网络PSO-BP数据回归预测【含Matlab源码 2963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； ...
粒子群算法优化BP神经网络预测温度
ByteWhisper的博客
09-11 72
接下来，我们进行迭代优化过程，计算每个粒子的适应值（预测误差），并更新粒子的最佳位置和最佳适应值，以及全局最佳位置和最佳适应值。最后，利用全局最佳位置更新BP神经网络的权值和阈值，并利用优化后的BP神经网络进行温度预测。然而，BP神经网络的性能往往受到初始权值和阈值的选择以及收敛速度的限制。在优化BP神经网络中，我们可以将BP神经网络的权值和阈值作为粒子的位置，通过PSO算法来优化这些参数。需要注意的是，上述代码中的一些部分需要根据具体情况进行编写，例如训练BP神经网络的过程和计算适应值的方法。
改进粒子群算法优化的非线性模型预测控制
06-02
针对带有有界随机扰动和概率约束的非线性模型预测控制的优化控律求解问题.采用引入粒子滤波重采样步骤改进的粒子群算法,并与粒子的变异操作相结合来求解非线性模型预测控制优化控制律的方法,提高了算法的收敛速度和控制效果.对概率约束的处理,采用对不满足约束的粒子进行有效替代的方法,进而得到满足概率约束条件的优化控制律.仿真结果表明了提出的改进粒子群算法用于优化求解非线性模型预测控制的优化控制律的可行性和有效性.
【SVM时间序列预测】粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM时间序列预测【含Matlab源码 3625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；
12-13 1277
粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM时间序列预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
粒子群算法优化的BP神经网络回归预测（Matlab）
weixin_46039719的博客
06-15 7571
BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释详细，替换输入与输出后即可满足不同的任务，实现自己想要的功能，适合新入门神经网络的同学学习。........................
【预测模型】基于径向基神经网络实现数据回归预测附matlab代码
qq_59747472的博客
08-23 868
利用径向基函数(RBF)神经网络,建立投资预测模型,有效解决经济投资预测中非线性预测问 题.以历史数据为例,对所建立投资预测网络模型进行仿真,分析仿真结果.根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立投资预测模 型.模型既真实地表达了投资要素之间的高度非线性关系,又考虑了分配结构的优化问题,具有很高的预测精度,更具有较强的实际应用意义.​部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。
【RBF数据预测】基于matlab粒子群算法优化RBF神经网络数据预测【含Matlab源码 476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；
04-16 4012
粒子群算法优化RBF神经网络数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
基于粒子群优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码
Jack旭的博客
05-14 4358
本案例数据一共2000组，其中1900组用于训练，100组用于测试。数据的输入为2维数据，预测的输出为1维数据。
粒子群优化算法(PSO)
热门推荐
MyArrow的专栏
05-26 11万+
1. 概念     粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。     源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．     PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模
基于粒子群优化算法的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
09-15 5131
目录1 概述2 粒子群优化算法3 BP神经网络4 PSO优化 BP网络算法5 Matlab代码及文章6 运行结果7 参考文献 8 写在最后在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知
MATLAB源码分享：PSO-BP粒子群优化BP神经网络实现时间序列预测
资源摘要信息:"MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络时间序列预测（完整源码和数据）" 知识点概述： 本资源主要讲述了如何利用MATLAB这一强大的数值计算和仿真平台，实现粒子群优化（Particle Swarm Optimization,...
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