【BP数据预测】斑点鬣狗算法优化BP神经网络SHO-BP数据预测【含Matlab 219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 2023-11-07 14:49:48 首次发布
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【BP数据预测】基于matlab斑点鬣狗算法优化BP神经网络SHO-BP数据预测【含Matlab 219期】
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04-27 1449
斑点鬣狗算法优化BP神经网络SHO-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！
【优化算法】斑点鬣狗优化算法（SHO）【含Matlab源码 1463期】
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10-27 1765
斑点鬣狗依靠它们之间的社会关系和协作行为，能够迅速有效地捕食猎物。用搜索猎物、包围猎物、狩猎行为和攻击猎物 4 个基本步骤来模拟斑点鬣狗优化算法，并建立这 4 个步骤的数学建模。1 包围猎物斑点鬣狗可以熟悉猎物的位置并包围它们。为了对斑点鬣狗的社会等级进行数学建模，认为当前最佳包围对象是目标猎物或者接近最优的目标，因为搜索空间不是先验的。2 狩猎行为斑点鬣狗通常群居狩猎，依靠一群可信赖的朋友和识别猎物位置的能力。为了精确地定义斑点鬣狗的行为，假设最佳的搜索个体，无论哪个是最优的，都知道猎物的位置。
斑点鬣狗优化器 (SHO):斑点鬣狗优化器 (SHO)-matlab开发
05-31
Spotted Hyena Optimizer (SHO) 的灵感来自于斑点鬣狗的生物学行为。 该算法背后的主要概念是斑点鬣狗与其协作行为之间的社会关系。 SHO 的三个基本步骤是搜索猎物、包围和攻击猎物，这三个步骤都经过数学建模和实现。 这是论文的源代码：Gaurav Dhiman 和 Vijay Kumar。 “斑点鬣狗优化器：一种用于工程应用的新型生物启发式元启发式技术。” 工程软件进展 114 (2017)：48-70。 https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2017.05.014 更多信息请见： http : //dhimangaurav.com/gbc.html
【智能优化算法】斑鬣狗优化算法(Spotted hyena optimizer，SHO)
yuchunyu12的博客
04-29 981
斑鬣狗优化算法(Spotted hyena optimizer，SHO)是发表在中科院二区的“”期刊上的之智能优化算法。
【优化算法】斑点鬣狗优化算法（SHO）【含Matlab源码 1463期】.zip
11-06
完整代码，可直接运行
【BP数据预测】斑点鬣狗算法优化BP神经网络SHO-BP数据预测【含Matlab 219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； ...
【BP回归预测】斑点鬣狗算法优化BP神经网络SHO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5141期】.zip
07-17
智能优化算法优化BP神经网络分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化BP 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化BP 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化BP 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法...
智能优化算法-斑点鬣狗优化算法（SHO）（附源码）
w971656545的博客
08-21 369
斑点鬣狗优化算法 (Spotted Hyena Optimizer, SHO) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了斑点鬣狗的社会结构和狩猎行为来进行优化搜索。总体而言，SHO是一种有效且具有吸引力的优化方法，特别是在需要快速求解且能够接受一定程度近似度的应用场景中表现出色。
斑鬣狗优化算法及其原文
09-02
分享了斑鬣狗优化算法的源代码及对应的文章
使用斑点鬣狗优化器训练前馈神经网络
04-07
使用斑点鬣狗优化器训练前馈神经网络
智能优化算法
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05-14 2万+
开发十年，就只剩下这套Java开发体系了 >>>    ...
【智能优化算法】基于斑点鬣狗优化算法求解单目标优化问题含Matlab源码
qq_59747472的博客
02-03 397
1 简介 正在上传…重新上传取消 2 部分代码 clear all clc SearchAgents=30; Fun_name='F11'; Max_iterations=1000; [lowerbound,upperbound,dimension,fitness]=Get_Functions_details(Fun_name); [Best_score,Best_pos,SHO_curve]=sho(SearchAgents,Max_iterations,lowerbo...
【BP预测】基于斑点鬣狗算法优化BP神经网络实现数据预测附matlab代码
qq_59747472的博客
02-21 492
1 简介 为了寻求有效控制和改善环境质量的相应措施,选用了英国伦敦Bloomsbury监测站的PM10小时平均浓度监测资料,采用基于斑点鬣狗算法的BP神经网络模型,预测PM1024 h内的小时平均浓度.结果表明:采用BP神经网络法对大气污染物浓度进行预测,预测相对误差在2%-48%之间,且绝大部分在2%-17%之间,预测精度较高,泛化能力较好,为大气污染物浓度预测提供了一种全新的思路和方法. 2 部分代码 ​function [Best_hyena_score,Best_hyena_pos,Conv
MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】斑点鬣狗优化-SHO（附python和matlab代码）
qq_36130719的博客
09-05 513
斑鬣狗优化算法(Spotted Hyena Optimizer,SHO)算法由Dhiman等人(和海鸥优化算法一个作者)于2017年提出，主要模拟了斑鬣狗之间的社会关系和合作捕食行为。因其具有较好的自适应性而在各个领域得到了广泛应用。
基于斑点鬣狗优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码
Jack旭的博客
05-30 353
基于斑点鬣狗优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码 文章目录基于斑点鬣狗优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码1.数据介绍3.SHO优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 斑点鬣狗算法应用4.测试结果：5.Matlab代码 摘要：本文主要介绍如何用斑点鬣狗算法优化BP神经网络并应用于预测。 1.数据介绍 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 3.SHO优化BP神经网络 3.1 BP神经网络参数设置 神经网络参数如下
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