【BP分类】蝠鲼觅食算法优化BP神经网络MRFO-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 4990期】

已于 2025-01-24 18:32:25 修改
阅读量694 收藏 19
点赞数 15
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 2024-07-09 20:53:47 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/140306421

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀
在这里插入图片描述
🔊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。

🏆代码获取方式：
优快云 Matlab武动乾坤—代码获取方式

更多Matlab智能算法优化神经网络分类预测仿真内容点击👇
①付费专栏智能算法优化神经网络分类预测

⛳️关注优快云 Matlab武动乾坤，更多资源等你来！！

⛄一、蝠鲼觅食算法优化BP神经网络MRFO-BP故障识别数据分类

蝠鲼觅食（Manta Ray Foraging Optimization, MRFO）算法是一种基于生物启发式的优化

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【BP分类】蝠鲼觅食算法优化BP神经网络MRFO-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 4990期】.zip
02-13
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】蝠鲼觅食算法优化BP神经网络MRFO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5153期】.zip
最新发布
07-18
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...
02-案例：预测鲍鱼的年龄.ipynb
06-26
源代码
【风电功率预测】斑马算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络ZOA-CNN-LSTM-Attention风电功率预测（多输入单输出）【含Matlab源码 3974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；
02-20 1023
斑马算法优化卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络ZOA-CNN-LSTM-Attention风电功率预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
实战（python）利用线性回归来预测鲍鱼年龄
05-05
利用线性回归和局部加权线性回归分别来预测鲍鱼年龄，充分感知两种方法的优劣点。
基于BP神经网络的鲍鱼年龄预测
05-09
压缩包内包括：matlab编写的BP神经网络代码（这里用的是单隐藏层）（代码大体有释义）+训练数据+BP神经网络关键原理及代码对照
线性回归数值型预测：预测鲍鱼的年龄 ，源码以及数据
10-28
线性回归数值型预测：预测鲍鱼的年龄 压缩文件中包含源码以及训练数据、测试数据
【BP分类】基于matlab蝠鲼觅食优化算法MRFO故障识别数据分类【含Matlab源码 4990期】.zip
07-09
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...
【Matlab光伏功率预测】基于BP神经网络的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）
qq_59747472的博客
12-25 841
光伏发电是一种利用太阳能光伏效应直接将太阳能转化为电能的技术，是目前可再生能源领域发展最快的能源之一。光伏发电系统的功率预测对于系统的运行和管理至关重要，能够帮助系统运营商合理安排发电计划，提高发电效率，降低运营成本。在光伏发电系统中，功率受到诸多因素的影响，如太阳辐射、温度、风速等，因此需要建立准确的功率预测模型。传统的光伏功率预测方法主要基于统计学或物理学原理，如时间序列分析、回归分析、神经网络等。然而，这些方法在多变量、非线性关系的功率预测中存在一定的局限性。
鲍鱼数据集案例分析-预测鲍鱼年龄（线性回归/梯度下降法实操）
热门推荐
WSY_nian的博客
03-04 1万+
鲍鱼数据集案例分析-预测鲍鱼年龄（线性回归/梯度下降法实操）
BP神经网络鲍鱼年龄预测AbaloneAge
12-25
BP神经网络鲍鱼年龄预测（AbaloneAge），含数据及教程
高斯过程回归matlab代码
10-30
代码里面是整个高斯过程类的实现，拟合了y=ax+b这样的直线。要运行的话，还要配上外围脚本，写点数据来驱动这个类。
【Kaggle】练习赛《鲍鱼年龄预测》(上)
水滴的博客
04-06 2745
本文是Kaggle月度练习赛的一个回归的赛题，本期是2024年4月份的题目《Regression with an Abalone Dataset》即《鲍鱼年龄预测》，本篇着重 讲解数据探索（ EDA） 方面，下篇讲解 建模优化方面。🚀 在这个激动人心的探索中，我们深入了解鲍鱼生物学的迷人世界。我们的使命？利用先进的机器学习技术，根据鲍鱼的身体测量结果预测鲍鱼的年龄。
回归综合案例——利用回归模型预测鲍鱼年龄
weixin_46728800的博客
04-10 1万+
回归综合案例——利用回归模型预测鲍鱼年龄 数据集探索性分析 首先将鲍鱼数据集abalone_dataset.csv读取为pandas的DataFrame格式。 import pandas as pd import warnings warnings.filterwarnings('ignore') data = pd.read_csv(r"C:\Users\86182\Desktop\abalone_dataset.csv") data.head() ...
【Matlab光伏功率预测】基于LSTM长短期记忆网络的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）
k8291121的博客
12-11 1972
【Matlab光伏功率预测】基于LSTM长短期记忆网络的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）
利用决策树算法来实现鲍鱼数据集年龄的预测
qq_53644346的博客
06-02 3506
本文主要内容为构建在鲍鱼数据集上的决策树，并对测试集鲍鱼的年龄进行预测。
鲍鱼年龄预测
qq_41310405的博客
10-14 6438
经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。如果是一条二次曲线，则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个鲍鱼年龄预测模型。 在线性回归中： （1）假设函数是指，用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系，它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。 在本次线性回顾模型中，我们的假设函数为 Y’= wX+b ，其中，Y’表示模型的预测结果（预
【Matlab光伏功率预测】基于支持向量机的多变量光伏功率预测(libsvm)（附MATLAB代码）
k8291121的博客
12-09 781
【Matlab光伏功率预测】基于支持向量机的多变量光伏功率预测(libsvm)（附MATLAB代码）
【Matlab光伏功率预测】基于BP神经网络的多变量光伏功率预测附MATLAB代码
m0_60703264的博客
12-24 1256
随着全球对可再生能源的需求不断增加，光伏发电作为一种清洁能源形式正受到越来越多的关注。在光伏发电系统中，对光伏功率进行准确预测对于系统的运行和管理至关重要。而基于BP神经网络的多变量光伏功率预测模型正成为一种有效的预测方法。BP神经网络是一种常见的人工神经网络模型，它通过训练样本来学习输入与输出之间的映射关系，从而实现对未知数据的预测。在光伏功率预测中，BP神经网络可以通过输入光照强度、温度、风速等多个变量，来预测光伏功率的输出值。
蝠鲼觅食算法优化BP神经网络MRFO-BP故障识别数据分类原理和流程
07-10
蝠鲼觅食（Manta Ray Foraging Optimization, MRFO）算法是一种基于生物启发式的优化技术，它模拟了蝠鲼群体在海洋中寻找食物的方式来进行搜索。这种算法通过个体之间的协作和竞争策略，有效地探索解空间。 将MRFO应用于BP（Backpropagation，反向传播）神经网络的故障识别数据分类，其原理和流程可以概括如下： 1. **初始化**：首先，创建一个BP神经网络作为模型，设定适当的隐藏层结构和节点数。然后，使用MRFO算法生成一组随机权重作为神经网络的初始参数。 2. **觅食过程**：MRFO过程中，每个“蝠鲼”代表一个神经网络的实例，它们通过评估不同输入数据的分类性能来搜索最优的权重组合。蝠鲼会依据自身找到的食物（即高准确度的分类结果）和邻居的反馈调整自己的参数。 3. **信息交换**：蝠鲼之间通过共享部分学习到的信息，如最优解候选或局部最优区域，协同优化整个群体的性能。 4. **更新迭代**：每轮迭代结束后，蝠鲼的适应度得到评估，较差的表现会被淘汰，好的蝠鲼则保留并微调其参数。这个过程类似于BP神经网络的训练，通过梯度下降优化网络结构。 5. **故障识别**：经过多次迭代，MRFO-BP神经网络能够学习到数据集的特征，并用于对新的未知故障数据进行分类预测。 6. **分类流程**：新数据输入神经网络，通过前向传播计算出每个类别的概率，然后选择概率最高的类别作为预测结果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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