基于粒子群算法优化BP神经网络实现时间序列预测的matlab代码

心之飞翼

于 2023-08-09 19:23:40 发布

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文章标签：算法神经网络 matlab

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文章介绍了如何使用粒子群算法优化BP神经网络以提高时间序列预测的精度。通过MATLAB代码展示了结合粒子群算法的BP网络在"narma_lag_delay_data"数据集上的应用，结果显示预测精度得到提升。读者可依据代码自行替换数据集进行测试，加深对时间序列预测的理解。

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基于粒子群算法优化BP神经网络实现时间序列预测的matlab代码

神经网络是一种有效的时间序列预测方法。BP神经网络是常用的一种，但在实际应用过程中，BP神经网络的性能受到训练样本数量和初始权值的影响。因此，需要对BP神经网络进行参数优化来提高预测精度。

粒子群算法是一种典型的群体智能算法，具有全局搜索能力和较强的收敛性。将粒子群算法与BP神经网络相结合，可以优化网络参数以提高预测精度。

下面给出基于粒子群算法优化BP神经网络实现时间序列预测的matlab代码，代码中使用了Matlab自带的“narma_lag_delay_data”数据集进行测试。

%载入数据集
load narma_lag_delay_data
X = inputSeries;
T = outputSeries;
%定义BP神经网络
net = fitnet(

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