【风电功率预测】Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 3352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 2024-03-01 18:48:08 首次发布
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【PM2.5浓度预测】sine混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络PM2.5浓度预测【含Matlab源码 2466期】
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03-26 524
sine混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络PM2.5浓度预测 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Prophet-LightGBM的PM2.5浓度预测模型
罗伯特技术屋
07-28 385
近年来，PM2.5污染问题日益突出，对人们的身体健康和环境质量造成了严重影响，建立准确的PM2.5浓度预测模型对于污染防治和空气质量管理具有重要意义。针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳特征提出一种将Prophet模型和LightGBM模型相结合的组合模型。为了验证模型的有效性，以兰州市PM2.5浓度数据为例，对比分析了Prophet-LightGBM模型和其他4种预测模型及其在不同季节下的预测效果。
【情感识别】基于matlab BP神经网络语音情感识别【含Matlab源码 349期】
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02-20 4629
BP神经网络语音情感识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
机器学习实战---PM2.5预测
Sinlair的博客
10-01 4096
数据集（文章末尾有分享链接哟） 本次数据集使用丰原站的观测记录，分成 train set 跟 test set，train set 是丰原站每个月的前 20 天所有资料。test set 则是从丰原站剩下的资料中取样出来。
线性回归预测PM2.5（包括代码详解）
01-08
本资源使用线性回归的手段模拟预测PM2.5，包含了所有的数据以及代码。代码含有详细地注释，欢迎下载学习使用！
【风电功率预测】Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 3352期】.zip
02-07
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
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...
北京PM2.5预测-数据集
03-29
基于随机森林回归分析的PM2.5浓度预测模型
02-07
针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（random forest regression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（back propagation neural network，BP神经网络）预测模型的5．88％。
【机器学习】李宏毅-预测PM2.5
Mitchell_Donovan的博客
01-04 4400
另外比较三个模型在测试集上的表现，模型B和模型C相比模型A同样更加出色，参见附件中的output文件，模型B和模型C在测试集上的输出更加合理，相比模型A的loss更小。首先，比较三个模型的程序运行时间，模型A＜模型B＜模型C，原因显然是考虑的因素越多使用的资源就越多即运行时间越长，其中模型C的运行时间几乎是模型A和模型B的三倍之多。综上，个人认为模型B的性价比最高，因为考虑的特征更少，运行时间更短，并且在训练集和测试集上的表现都和C几乎一样，相比之下C消耗的资源显然是更多的。
作业一：预测PM2.5（李宏毅机器学习2020HW1——线性回归）
pxlsdz的博客
11-11 4482
作业描述 采集了台湾环境监测所的数据。 要求：根据前9小时的数据，用线性回归来预测第10个小时的PM2.5的数值。 任务要求 输入：9个小时的数据，共18项特征（AMB_TEMP, CH4, CO, NHMC, NO, NO2, NOx, O3, PM10, PM2.5, RAINFALL, RH, SO2, THC, WD_HR, WIND_DIREC, WIND_SPEED, WS_HR） 输出：第10小时的PM2.5数值 模型：线性回归 模型搭建 Load 'train.csv’ 本次作业使用了某
PM2.5预测（李宏毅机器学习hw1）
破小孩
04-10 3962
PM2.5预测（李宏毅机器学习hw1） 通过前8个小时PM2.5的值预测9个小时的PM2.5的值 直到做完我才发现原题是根据前9个小时预测第10个小时的值。不过原理都是一样的。 首先，给定的数据有训练集和测试集 训练集数据： 格式： 前三列是时间，测站，所测项目，之后按照序号分别是0时，1时，2时，…，23时的各个项目指标 测试集数据： 格式：9个小时的项目数据 数据处理 取前8个小时PM2....
机器学习：PM2.5预测问题 （基于Sklearn Pandas）
YANGGEOL
11-29 9428
问题描述 背景： 虽然细颗粒物只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比，细颗粒物粒径小，富含大量的有毒、有害物质且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。研究表明，颗粒越小对人体健康的危害越大。细颗粒物能飘到较远的地方，因此影响范围较大。 细颗粒物对人体健康的危害要更大，因为直径越小，进入呼吸道的部位越深。10μm直径的颗粒物通常沉积在上呼吸道，2μm以下的可深入到细支气管和肺泡。细颗粒物进入人体到肺泡后，直接影响肺的通
百度飞桨—PM2.5预测
qq_45986917的博客
01-26 1624
项目1-PM2.5预测 环境配置 import sys import pandas as pd import numpy as np #读取测试数据 data = pd.read_csv('work/hw1_data/train.csv', encoding = 'big5') print(data) #检查Python版本 print(pd.__version__) 预处理 #从第三列筛取 data = data.iloc[:, 3:] print(data) #筛掉未知数NA.
李宏毅老师ML_HW1——PM2.5预测
Moelimoe的博客
03-09 1119
0、处理数据之前的pre-process 观察下载的数据文件train.csv train.csv只有每个月前20天的数据，另外每个月剩下10天数据用于作业结果评估，对学生不可见 观察数据发现rainfall栏有很多NR表示没有降雨，但是我们只需要数字，因此可以使用excel的替换将NR替换为0，之后再进行处理 作业要求：前9小时作为训练集，第10小时的PM2.5作为实际结果，实际一共有18个特...
麻雀优化算法（SSA）优化 BP 神经网络：解决非线性复杂问题的利器！（matlab实现）
最新发布
fx666_的博客
02-23 1179
在机器学习领域，神经网络是一种强大的工具，能够解决复杂的数据拟合问题。麻雀优化算法优化 BP 神经网络的基本思想是将 BP 神经网络的参数视为待优化的变量，通过麻雀优化算法在解空间中搜索最优参数组合，从而提高神经网络的预测精度和泛化能力。legend('实际输出', '预测输出', 'Location', 'northwest', 'FontSize', 11);legend('实际输出', '预测输出', 'Location', 'northwest', 'FontSize', 11);
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...
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