【FNN回归预测】基于matlab蝙蝠算法优化前馈神经网络BA-FNN数据回归预测【含Matlab源码 2070期】

已于 2023-10-26 18:27:12 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab神经网络预测与分类（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2022-08-31 06:45:54 首次发布
代码事宜私信博主
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/126614255
本文介绍了使用MATLAB实现的蝙蝠算法优化的前馈神经网络(FNN)进行数据回归预测。文章详细阐述了FNN的优缺点以及标准粒子群算法的原理，并提供了部分源代码展示如何构建和优化网络。实验结果对比了未经优化的FNN与BAT优化后的FNN预测效果。

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⛄一、运行结果

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⛄二、粒子群优化前馈神经网络简介

1 前馈神经网络FNN
前馈神经网络FNN是解决非线性问题的很好模型,它通过梯度下降算法进行网络训练。FNN与时间序列法等传统方法相比,能够更好地来描述问题的非线性特性;与支持向量机等智能方法相比,其网络结构简单,不需要人为选定惩罚因子和损失因子,结构可以人为设定,归纳性能更好更灵活。将BP神经网络引入到短期负荷预测中。将径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络引入到短期

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【机器学习】第7篇 前馈神经网络预测模型（原理+实现）
Fanjufei的博客
04-25 224
Elman神经网络是一种前馈神经网络，它是一种有记忆的神经网络，具有很好的时间序列分析能力。这个示例展示了如何使用MATLAB构建一个简单的Elman神经网络模型，并用于预测股票开盘价。当然，在实际应用中，我们需要更多的特征工程以及网络架构调整，以提高预测精度。我们先加载数据并将其升序排列。然后，我们需要对数据进行归一化处理，这有助于提高Elman神经网络的训练效果。最后，我们使用反归一化方法将预测结果转换为真实的股票价格，并计算预测误差。我们以前150天的数据作为训练数据，以后10天的数据作为测试数据。
【FNN回归预测】蝙蝠算法优化前馈神经网络BA-FNN数据回归预测【含Matlab源码 2070期】
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02-13 197
蝙蝠算法优化前馈神经网络BA-FNN数据回归预测 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！
前馈神经网络（MATLAB应用篇）
qq_16032927的博客
11-02 1872
newff`函数用于创建一个前馈神经网络，这种网络可以用于多种机器学习任务，包括分类和回归问题。它允许用户自定义网络结构，包括层数、每层的神经元数量、激活函数，以及训练算法等。
前馈神经网络 Matlab 实现
07-08
前馈神经网络 详细的原理推导，算法流程已经对应的matlab代码
基于粒子群优化和引力搜索混合优化算法改进的前馈神经网络（Matlab代码实现）
m0_64583023的博客
01-22 560
肤色识别的应用在基于内容的分析和人机交互中的应用得到了扩展。因此，实现一种有用的方法来分割皮肤像素可以帮助解决所呈现的问题。该文提出一种混合PSOGSA -ANN作为前馈神经网络（FNNs）的新训练方法，以研究解决皮肤分类问题的高效率。所提出的颜色分割算法直接应用于RGB色彩空间，无需色彩空间转换。本文利用粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）的混合体，称为PSOGSA，用于训练前馈神经网络（FNN）。该程序是一个改进的前馈神经网络，使用称为PSOGSA的混合算法。行百里者，半于九十。
【MATLAB第14期】#源码分享| 基于多层前馈神经网络的回归预测模型代码分享，多参数多图调整
随风飘摇的土木狗的博客
11-10 998
前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其他可用的还有比如遗传算法（GA）等。所以BP神经网络属于前馈网络，前馈网络不一定是BP网络（还可以用别的算法训练权值参数）
MATLAB前馈神经网络newff
Whiteleaf3er的博客
11-29 3611
一-newff函数参数说明，初始化网络 net = newff(P,T,S)                             % 这两种定义都可以 net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) 　　 P：输入参数矩阵。(RxQ1)，其中Q1代表R元的输入向量。其数据意义是矩阵P有Q1列，每一列都是一个样本，而每个样本有R个属性（特征）。一般...
【FNN回归预测】蝙蝠算法优化前馈神经网络BA-FNN数据回归预测【含Matlab源码 2070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； ...
利用Matlab构建深度前馈神经网络以及各类优化算法的应用（SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam）
u014306722的博客
08-28 1万+
本文介绍如何利用Matlab从头搭建深度前馈神经网络，实现手写字体mnist数据集的识别，以及展示各类优化算法的训练效果，包括SGD、mSGD、AdaGrad、RMSProp、Adam，最终网络的识别率能达到98%。读者可自行调整网络结构和参数。 本文的Matlab代码和mnist数据集下载地址为： 链接: https://pan.baidu.com/s/1Me0T2xZwpn3xnN7b7X...
基于前馈神经网络(FNN)和模糊逻辑网络(NF)的时间序列预测matlab对比仿真+代码仿真操作视频
07-08
1.领域：matlab，前馈神经网络(FNN)和模糊逻辑网络(NF) 2.内容：基于前馈神经网络(FNN)和模糊逻辑网络(NF)的时间序列预测matlab对比仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于前馈神经网络(FNN)和模糊逻辑网络(NF)算法的时间序列预测编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
matlab前馈仿真,基于前馈神经网络的自适应PID控制器仿真研究(MATLAB仿真程序)
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基于前馈神经网络的自适应PID控制器仿真研究(MATLAB仿真程序)(课题申报表,任务书,开题报告,中期检查表,外文翻译,论文17000字,程序,答辩PPT)摘 要由于神经网络能够实现任意非线性映射，并具有极强的自适应、自学习、自组织能力，能实现对PID控制器参数的在线自适应整定。本文在传统PID控制的基础上，通过对自适应PID控制和BP神经网络的研究，引用基于前馈神经网络的自适应PID控制器。该...
【FNN回归预测】基于Jaya优化前馈神经网络FNN实现数据回归预测附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-01 214
本文介绍了人工神经网络技术，该技术可使用由反向传播算法训练的前馈神经网络来确定检测乳腺癌的可能性。在训练期间，反向传播被独立应用于优化，以发展ANN的互连权重。本文探索了一种使用25种特征（例如12例患者病史，13项物理发现，4项乳腺X线摄影发现）的ANN，最后通过活检的结果来确定存在乳腺癌的可能性。
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03-24 1万+
调试了两天，一边理解神经网络模型，一边在matlab上实现。刚刚终于调试通了minst手写体识别的简单神经网络。识别度不高，破机子也跑不起来太大规模的神经网络。就选了三层神经网络。昨天晚上调通了之后只要隐含层的节点增大，就会偶尔出现过早拟合的问题。早上起来，把权值的初始化改小了之后，发现不会出现过早拟合的问题啦。当然这个参数初始化也是有讲究的，对于这个问题我也就采用了随意初始化。当然不管是matla
用于自适应识别和控制的前馈神经网络与在线顺序学习算法（Matlab代码实现）
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机器学习笔记 - 前馈神经网络(FFNN)用作回归问题的波士顿房价预测
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05-17 1947
在MATLAB中实现神经网络算法，通常涉及到使用MATLAB内置的神经网络工具箱，或者自己编写代码来构建和训练神经网络。下面是一个简单的示例，展示如何使用MATLAB实现一个基本的前馈神经网络，并附上相关的代码。
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09-07 1万+
1. 简介 FNN 模型是2016年提出的，基于传统机器学习模型，如LR，FM等，的CTR预测方案被称为基于浅层模型的方案。 优点是模型简单，预测性能较好，可解释性强。缺点是，很难自动提取高阶组合特征携带的信息。 于是， 基于因子分解即的神经网络（Factorization Machine supported Neural Network, FNN）被提出。 2. FNN模型 输入的类别特征是 field-wise one-hot编码的。每个field相当于一个类别特征，比如 city。 FNN模型使用因
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