【BP回归预测】Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测【含Matlab源码 1707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 2023-11-10 18:51:26 首次发布
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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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【BP回归预测】基于matlab Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测【含Matlab源码 1707期】
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02-12 2685
Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测 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】鲸鱼优化算法（WOA）【含Matlab源码 1243期】
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08-23 5988
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。
【BP分类】基于麻雀算法优化BP神经网络实现数据分类matlab代码
qq_59747472的博客
03-05 835
1 简介 提出了一种基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络数据分类方法.该方法兼顾了麻雀算法和梯度下降优化算法分别在全局和局部搜索极小点的优势;避免了在BP网络训练过程中过早收敛于局部极小点的风险;与BP算法相比,该算法多次重复过程所得网络的均方差比较稳定.在算法验证中,该算法不但有较高的执行效率,也能达到很高的分类精度. 2 部分代码 %_________________________________________________________________________________%
【matlab】改进麻雀搜索算法优化BP神经网络源码
weixin_62058124的博客
08-04 545
Tent混沌映射改进的麻雀算法（SSA）优化BP神经网络回归预测
【Matlab回归预测】Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测【含源码 1707期】
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02-18 772
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab回归预测】Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测【含源码 1707期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016. [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017. ...
【BP回归预测】Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测【含Matlab源码 1707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】 Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测【含Matlab源码 1707期】.zip
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
【BP预测】基于Tent混沌映射改进麻雀算法改进BP神经网络实现数据预测matlab源码.zip
10-20
标题中的“【BP预测】基于Tent混沌映射改进麻雀算法改进BP神经网络实现数据预测matlab源码”指的是一个使用MATLAB编程语言编写的软件包，它结合了多种高级算法来预测数据。该软件包的核心是通过改进的BP...
【BP预测】基于Tent混沌映射改进麻雀算法改进BP神经网络实现数据预测matlab源码.zip.zip
06-17
【BP预测】基于Tent混沌映射改进麻雀算法改进BP神经网络实现数据预测的MATLAB源码，是一项综合运用了神经网络、混沌理论和优化算法的预测模型。这一项目的核心在于利用这些技术来提高BP神经网络的预测精度和收敛速度...
【BP预测】基于改进的鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据回归预测多输入单输出附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
10-22 1244
随着现代居民居住地愈发集中,供水管网规模不断扩大,水资源供给面临着新的困难和挑战.其中包括水资源调度时的动态变化,管网的突发故障,水资源的不可控流失以及多目标和计算量庞大等问题.BP神经网络因拥有较强的自学习能力和泛化能力而被广泛应用于水资源预测问题中,但其也存在收敛速度慢,容易陷入局部极值的问题.群智能算法作为一种寻优算法,具有操作简单,收敛速度快,全局寻优能力强等优点.为提高BP神经网络在水资源预测方面的收敛速度和预测精度,提出一种基于改进鲸鱼算法优化的BP神经网络水资源需求预测模型,通过改变鲸鱼优化算
麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络.zip
05-08
可以运行的代码！麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络，能够很好的进行预测，并且该算法是今年提出的，非常好用
麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络.rar
05-18
较新的优化算法，麻雀算法优化BP神经网络权值与阈值；(the key parameters of BP are choosed automatically by Sparrow Search Algorithm.) 文件列表： 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\data.mat, 46404 , 2011-03-04 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\fun.m, 1050 , 2020-03-28 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\SSA.m, 4839 , 2020-10-12 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络, 0 , 2020-03-29
【BP预测】基于Tent混沌映射原子搜索算法优化BP神经网络实现数据回归预测附matlab代码.zip
05-06
【BP预测】基于Tent混沌映射原子搜索算法优化BP神经网络实现数据回归预测附matlab代码
【优化算法】Tent混沌映射的粒子群算法【含Matlab源码 940期】.zip
10-11
完整代码，可直接运行
Sine-Tent-Cosine混沌映射（提供参考文献及Matlab代码）
IT猿手
09-09 4928
混沌系统是用来描述确定的非线性系统所产生的对初值条件敏感、非周期性、内部随机性的一种复杂的混沌现象。一般情况下，混沌系统分为低维混沌和高维混沌。高维混沌系统结构较复杂，控制参数多，计算的复杂度高。低维混度系统结构简单，控制参数少，易于实现。但也存在一些问题，比如，混沌行为是有限的，混沌区间不连续，生成的混沌序列呈现非均匀数据分布等。为了开发具有更好混沌性能的混沌系统，研究人员将多种低维混沌结合在一起，形成新的复合混沌系统。该类混沌系统可以有效克服低维混沌的不足，并且与高维混沌相比，复杂度更低，更易实现。
【特征选择】基于原子搜索算法实现二进制特征选择问题附matlab代码
qq_59747472的博客
04-22 310
1 简介 作为物理-元启发式算法中的一种，ASO最早在2018年由赵卫国提出并将其应用于地下水分散系数估计。ASO的灵感来自于基本的分子动力学,自然界中所有的物质都是由原子组成,原子具备质量和体积,在一个原子系统中,所有原子都是相互作用并且处于恒定的运动状态，其微观相互作用十分复杂。随着科学技术的发展，近些年来分子动力学发展迅速，已经可以使用计算机模拟原子和分子的物理运动规律。 2 部分代码 %-----------------------------------------...
请用matlab语言写一个麻雀搜索算法优化的BP神经网络分类程序
weixin_42605397的博客
02-13 158
在 Matlab 中实现麻雀搜索算法优化的 BP 神经网络分类程序需要以下步骤： 准备训练数据，包括输入数据和对应的输出数据(即分类标签)。 使用 feedforwardnet 函数创建一个 BP 神经网络，并使用 configure 函数设置网络的参数，例如学习率、隐藏层数量等。 使用 train 函数对 BP 神经网络进行训练，并使用麻雀搜索算法来调整网络的参数以优化网络的性能。 在训...
麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络原理及MATLAB代码复现
2403_88401503的博客
11-02 1050
麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）是Xue等人于2020年基于麻雀智慧行为提出的群体智能算法，该算法将麻雀个体分为生产者和搜索个体，模拟麻雀通过竞来争提高自身捕食率，更新生产者个体，同时每个麻雀在捕食过程需要警惕周边的天敌，并进行信息共享，实现算法优化过程开发和探索阶段。
【BP预测】基于麻雀优化BP神经网络实现预测
m0_60703264的博客
06-29 1297
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.SSA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： %% 构造网络结构 %创建神经网络 inputnum = 2; %inputnum 输入层节点数 2维特征 hiddennum = 10; %hiddennum 隐...
基于matlab tent混沌映射改进的麻雀搜索算法ssa优化bp神经网络回归预测【含matlab
05-12
在本文中，我们将介绍基于Matlab Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络回归预测的方法。 首先，我们需要了解SSA算法的基本原理。 SSA算法是一种模拟麻雀群体搜索行为的算法，其基本思想是根据自然界麻雀群体搜索食物的行为，通过一系列规则来对样本空间进行搜索，从而找到最优解。该算法具有搜索速度快、容易实现、不易陷入局部最优等优点，适用于复杂高维的优化问题。 然后，我们将该算法与BP神经网络相结合，进行对数据的回归预测。 BP神经网络具有良好的回归和分类能力，但在实际应用中需要对网络的参数进行优化才能达到最佳预测效果。我们将采用混沌优化的方法来对BP神经网络进行优化，其中使用Tent混沌映射对参数进行优化。 Tent混沌映射是一种简单易于实现的混沌映射算法，其基本原理是通过对函数进行迭代，将一个初始值转化为一组伪随机数。我们将使用该算法来优化BP神经网络中的参数，从而提高模型的预测精度。 最后，我们将实现该算法并在Matlab中对其进行测试和优化。在测试完成后，我们可以根据实验结果进行调整和优化，进一步提高我们模型的预测能力。 总之，该方法可以有效结合SSA和BP神经网络，在预测和优化问题中发挥重要作用，具备较高的实用价值和广泛应用前景。
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