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RSS订阅原创 遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)回归预测-Matlab代码实现-附带使用教程及注意事项
BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）是一种按误差反向传播训练的多层前馈网络，基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。BP神经网络包括信号正向传播和反向传播调整两个过程，即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。
2024-09-18 23:40:44
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原创 随机森林Random Forest（RF）分类模型（二分类多分类）-MATLAB代码实现
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2024-09-10 21:11:05
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原创 深度置信网络（深度信念网络Deep Belief Network）DBN回归预测-MATLAB代码实现
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2024-09-09 11:11:12
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原创 深度置信网络（深度信念网络）DBN分类模型（二分类多分类）-MATLAB代码实现
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2024-09-09 10:44:41
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原创 随机森林Random Forest（RF）回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程
随机森林Random Forest（RF）回归预测-MATLAB代码实现
2024-09-08 17:31:32
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原创 灰狼优化算法GWO优化BP神经网络(GWO-BP)回归预测-MATLAB代码实现
灰狼优化算法GWO优化BP神经网络(GWO-BP)回归预测-MATLAB代码实现
2023-08-03 20:37:34
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原创 布谷鸟搜索算法CS优化BP神经网络(CS-BP)回归预测-MATLAB代码实现
布谷鸟搜索算法CS优化BP神经网络(CS-BP)回归预测-MATLAB代码实现
2023-08-03 19:12:08
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原创 麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络(SSA-BP)回归预测-MATLAB代码实现
麻雀算法SSA优化BP神经网络(SSA-BP)回归预测-MATLAB代码实现
2023-05-23 00:27:14
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原创 广义回归神经网络GRNN回归预测-MATLAB代码实现
广义回归神经网络（General Regression Neural Network, GRNN）是1991年提出的基于径向基函数（Radial Basis Fuction，RBF）网络的一种改进形式，与径向基函数网络相比，其训练更为方便。GRNN的基本思想是通过计算输入数据点与已知数据点之间的距离来确定输出。该模型的输入是一组特征向量，输出是对应的目标值。GRNN模型的训练不需要迭代，因此具有快速的训练速度和良好的泛化能力，尤其适用于小样本回归问题。GRNN具有很强的学习速度、良好的非线性逼近能力、鲁棒性
2023-05-17 00:39:36
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原创 神经网络回归预测中，如何保存训练好的网络，以预测新的数据集(以BP神经网络为例)—MATLAB实现
神经网络回归预测中，如何保存训练好的网络，以预测新的数据集(以BP神经网络为例)—MATLAB实现
2023-05-14 16:27:13
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原创 粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现
粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现
2023-05-04 20:29:30
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原创 鲸鱼优化算法WOA优化BP神经网络(WOA-BP)回归预测-Matlab代码实现
鲸鱼优化算法WOA优化BP神经网络(WOA-BP)回归预测-Matlab代码实现
2023-05-04 20:03:49
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原创 遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)回归预测-Matlab代码实现
在使用遗传算法优化BP神经网络的回归预测问题时，将BP神经网络的参数作为遗传算法优化的目标函数，以预测误差作为适应度函数，不断更新BP神经网络的参数，以期得到更优的回归预测结果。遗传算法的主要思想是模拟生物进化过程中的自然选择和适应度递增的过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化种群的适应度，最终得到最优解。在使用遗传算法优化BP神经网络的回归预测问题时，可以结合遗传算法优化算法的搜索能力和BP神经网络的学习能力，充分利用两者的优点，从而得到更好的回归预测结果。（5）BP和GA-BP模型的回归图。
2023-04-23 22:08:44
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原创 BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可直接用，注释详细，可供学习）
BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可用，复制后即可运行使用，不懂也可直接使用，操作简单）
2022-11-27 18:00:09
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DBSCAN聚类(密度聚类算法)-基于密度的聚类算法-聚类可视化-MATLAB代码
DBSCAN聚类(密度聚类算法)-基于密度的聚类算法-聚类可视化-MATLAB代码
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DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点。核心点是在一定半径内点数多于MinPts的点，边界点是在半径内点数少于MinPts但是与核心点相连的点，噪声点则是不属于任何簇的点。
2024-10-03
K均值聚类(K-Means聚类)-聚类算法-聚类可视化-MATLAB代码
K均值聚类(K-Means聚类)-聚类算法-聚类可视化-MATLAB代码
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k均值聚类算法的基本概念和原理
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其目的是将数据集划分为K个簇，每个簇通过其质心（cluster center）来表示。算法首先随机选择K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与各个聚类中心之间的距离，将每个对象分配给距离最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。这个过程将不断重复，直到满足某个终止条件，如没有对象被重新分配给不同的聚类，或者误差平方和达到局部最小。
k均值聚类算法的步骤
选择初始聚类中心：在数据集中随机选择K个对象作为初始聚类中心。
分配对象到最近的聚类中心：计算每个对象与各个聚类中心的距离，将每个对象分配给距离最近的聚类中心。
更新聚类中心：根据每个聚类中的所有对象重新计算该聚类的中心点。
重复步骤2和3：不断重复分配对象和更新聚类中心的过程
2024-10-03
TSNE降维可视化(TSNE降维算法)-(t-SNE)-MATLAB源代码
TSNE降维可视化(TSNE降维算法)-MATLAB源代码
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t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维的机器学习算法，特别适用于高维数据的可视化。它能够将高维数据降维到2维或3维，以便进行可视化分析。t-SNE是一种非线性降维算法，通过保持数据的局部结构，在低维空间中重建高维数据的相似性。
2024-10-03
核主成分分析KPCA降维可视化(KPCA降维算法)-MATLAB源代码
核主成分分析KPCA降维可视化(KPCA降维算法)-MATLAB源代码
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核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）是主成分分析（PCA）的非线性推广。它通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间，然后在高维特征空间利用PCA进行特征提取。
核主成分分析的实现步骤
数据预处理：对原始数据进行清洗和标准化处理，确保数据的质量和一致性。
核函数选择：根据数据的特性选择合适的核函数，如径向基函数、多项式核函数等。
非线性变换：通过选定的核函数将数据映射到高维特征空间。
特征提取：在高维特征空间中计算协方差矩阵、特征值和特征向量，提取主成分。
结果解释：根据提取的主成分进行进一步的数据分析和解释。
2024-10-03
主成分分析(Principal Component Analysis)PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB源代码
主成分分析(Principal Component Analysis)PCA降维可视化(PCA降维算法)-MATLAB源代码
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主成分分析（PCA）是一种常用的数据降维技术，通过找到数据中方差最大的方向来实现数据的降维，同时保留数据的主要信息。PCA将原始数据转换为一组新的变量，称为主成分，这些主成分是原始特征的线性组合。主成分按照方差递减的顺序排列，前几个主成分包含了数据中大部分的方差信息。PCA的运算过程包括数据预处理、协方差矩阵的计算、特征值分解或奇异值分解，以及选择主成分和数据投影。PCA广泛应用于数据可视化、特征选择、噪声过滤和模式识别等领域。然而，PCA是一种线性降维技术，对于非线性关系的数据可能不适用，因此在这种情况下需要考虑使用核主成分分析等扩展技术。在应用PCA时，需要选择适当的主成分数目和解释方差的阈值，以平衡降维效果和信息保留的需求。
2024-10-03
鲸鱼算法WOA优化深度信念网络DBN(WOA-DBN)分类模型-二分类及多分类模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
鲸鱼算法WOA优化深度信念网络DBN(WOA-DBN)分类模型-二分类及多分类模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-03
深度信念网络(深度置信网络)DBN分类模型-二分类及多分类模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）组成
2024-10-03
粒子群算法PSO优化随机森林RF(PSO-RF)分类模型-二分类及多分类模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
粒子群算法PSO优化随机森林RF(PSO-RF)分类模型-二分类及多分类模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-03
鲸鱼优化算法WOA优化随机森林RF(WOA-RF)分类模型-二分类及多分类模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-03
遗传算法GA优化随机森林RF(GA-RF)分类模型-二分类及多分类模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-03
随机森林Random Forest(RF)分类模型-二分类及多分类模型-分类预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-02
麻雀算法SSA优化支持向量机SVM(SSA-SVM)分类模型-二分类及多分类-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
麻雀算法SSA优化支持向量机(SSA-SVM)分类模型-二分类及多分类-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-02
支持向量机SVM分类模型-二分类及多分类模型-SVM分类预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-02
遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)分类模型-二分类及多分类模型-分类预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
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分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-02
BP神经网络分类模型-二分类及多分类模型-分类预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
BP神经网络分类模型-二分类及多分类模型-分类预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
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分类预测是分为二分类和多分类，多分类是标签类别为3个及3个以上，当然在代码实现上，多分类模型同样适用于二分类问题。此外，分类问题其实也是回归问题的延伸，先通过回归预测出具体数值，再通过预先设定的阈值来判别预测的类别。
分类算法能够自动学习数据的特征，并根据这些特征将数据划分为不同的类别。这种自动化、智能化的分类方式，不仅提高了分类的准确性和效率，还能够处理复杂、高维的数据集。分类算法能够根据已有的数据，构建出数据之间的关联关系，进而对未来的数据进行预测。例如，在股票价格预测、销售额预测等场景中，预测算法能够帮助我们把握市场趋势，制定更加科学的决策。
2024-10-02
遗传算法GA优化Elman神经网络(GA-Elman)时间序列预测-Matlab代码实现-附带使用教程及注意事项
遗传算法GA优化Elman神经网络(GA-Elman)时间序列预测-Matlab代码实现-附带使用教程及注意事项
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时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
2024-10-02
遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)时间序列预测-Matlab代码实现-附带使用教程及注意事项
遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)时间序列预测-Matlab代码实现-附带使用教程及注意事项
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时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是基于达尔文进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法模拟了生物群体的特征进化和自然选择过程中的基因选择、基因交叉和基因突变现象。
2024-10-02
麻雀搜索算法SSA优化Elman神经网络(SSA-Elman)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
麻雀搜索算法SSA优化Elman神经网络(SSA-Elman)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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代码有使用教程及注意事项，可保证运行，运行失败或报错免费解决。
时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
2024-10-02
麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络(SSA-BP)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络(SSA-BP)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
SSA算法的工作原理是将搜索空间划分为若干个小区域，并通过麻雀群体搜索和位置调整来实现全局优化。麻雀群体分为主群体和辅助群体，主群体的搜索过程受到辅助群体的影响，而辅助群体的位置则通过随机游走的方式进行更新，从而使主群体更好地探索搜索空间。
2024-10-02
粒子群算法PSO优化Elman神经网络(PSO-Elman)时间序列预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
粒子群算法PSO优化Elman神经网络(PSO-Elman)时间序列预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
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时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
2024-10-02
粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)时间序列预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)时间序列预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
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时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
2024-10-02
灰狼优化算法GWO优化Elman神经网络(GWO-Elman)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
灰狼优化算法GWO优化Elman神经网络(GWO-Elman)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
2024-10-02
布谷鸟优化算法CS优化Elman神经网络(CS-Elman)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
布谷鸟优化算法CS优化Elman神经网络(CS-Elman)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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代码有使用教程及注意事项，可保证运行，运行失败或报错免费解决。
时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm）是一种基于启发式搜索的优化算法，灵感源自布谷鸟的繁殖行为。这个算法最初由Xin-She Yang和Suash Deb在2009年提出。布谷鸟算法通过模拟布谷鸟的寻巢行为来解决优化问题。
2024-10-02
鲸鱼优化算法WOA优化Elman神经网络(WOA-Elman)时间序列预测-Matlab源代码-附带教程及注意事项
鲸鱼优化算法WOA优化Elman神经网络(WOA-Elman)时间序列预测-Matlab源代码-附带教程及注意事项
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代码有使用教程及注意事项，可保证运行，运行失败或报错免费解决。
时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
2024-10-02
鲸鱼优化算法WOA优化BP神经网络(WOA-BP)时间序列预测-Matlab源代码-附带教程及注意事项
鲸鱼优化算法WOA优化BP神经网络(WOA-BP)时间序列预测-Matlab源代码-附带教程及注意事项
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代码有使用教程及注意事项，可保证运行，运行失败或报错免费解决。
时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是由Mirjalili等人于2016年提出的一种新型启发式优化算法。WOA算法的灵感来源于座头鲸的狩猎行为，作为群居哺乳动物，它们狩猎时会通过相互合作的方式对猎物实行围捕。
2024-10-02
灰狼优化算法GWO优化BP神经网络(GWO-BP)时间序列预测-时序预测模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
灰狼优化算法GWO优化BP神经网络(GWO-BP)时间序列预测-时序预测模型-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
本代码详细图文介绍，请点击博客主页查找对应文章查看。
代码有使用教程及注意事项，可保证运行，运行失败或报错免费解决。
时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种基于自然界灰狼群体行为的启发式优化算法。它模拟了灰狼群体在求解问题时的协作和竞争行为，通过模拟灰狼的觅食行为来优化问题的解。算法的基本思想是将问题的解空间看作是灰狼的生态系统，灰狼的位置代表解的位置，灰狼的适应度代表解的优劣。算法通过模拟灰狼群体中的四种行为（搜寻、围攻、追逐和逃避）来更新灰狼的位置，以找到更好的解。
2024-10-02
布谷鸟优化算法CS优化BP神经网络(CS-BP)时间序列预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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时间序列预测适用于多个领域，包括经济学、金融学、气象学、工业生产和市场调研等。
时间序列预测的基本概念是基于历史数据的模式和趋势，对未来时间点的值进行预测。它利用获得的数据按时间顺序排列，分析其变化方向和程度，从而对未来若干时期可能达到的水平进行推测。这种方法在统计学和经济学领域中已有数十年的历史，最初主要用于预测金融市场和经济趋势。随着计算能力的提高和数据采集技术的进步，时间序列预测逐渐在更多领域得到应用，如气象学、医学、工业生产等。
布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm）是一种基于启发式搜索的优化算法，灵感源自布谷鸟的繁殖行为。这个算法最初由Xin-She Yang和Suash Deb在2009年提出。布谷鸟算法通过模拟布谷鸟的寻巢行为来解决优化问题。
2024-10-02
Elman神经网络时间序列预测-Elman时序预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
神经网络
Elman神经网络时间序列预测-Elman时序预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
此代码展示了丰富的结果表现形式，包含了常用的各种结果指标，包括误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R。此外，本代码还包含了隐含层节点的寻优过程，自动计算出最佳隐含层节点，避免了随意设置导致的误差增大和反复的实验过程。
2024-10-02
BP神经网络时间序列预测-BP时序预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
神经网络
BP神经网络时间序列预测-BP时序预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
BP神经网络是一种前向人工神经网络，适用于各种任务，在时间序列预测中，BP神经网络可以通过学习数据的历史模式来预测未来的数值。一般情况下，BP神经网络的输入层接受时间序列的历史数据作为输入，输出层给出对未来数值的预测。
2024-10-02
小波神经网络(Wavelet Neural Network，WNN)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
神经网络
小波神经网络(Wavelet Neural Network，WNN)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
小波神经网络（Wavelet Neural Network，简称WNN）是基于小波变换理论构造而成，其原理原理与反向传播神经网络（BPNN）较为接近，最主要的特征是它的隐含层神经元激活函数为小波基函数，这一特性使其充分利用了小波变换的局部化性质和神经网络的大规模数据并行处理、自学习能力，因而具有较强的逼近能力和较快的收敛速度。
2024-10-02
深度信念网络Deep Belief Network(DBN)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
人工智能
深度信念网络Deep Belief Network(DBN)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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属于机器学习深度学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）组成。DBN在回归预测任务中可以用于学习输入数据的非线性特征表示，并进行预测。
2024-10-02
广义回归神经网络GRNN回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
神经网络
广义回归神经网络GRNN回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
广义回归神经网络（General Regression Neural Network, GRNN）是1991年提出的基于径向基函数（Radial Basis Fuction，RBF）网络的一种改进形式，与径向基函数网络相比，其训练更为方便。GRNN的基本思想是通过计算输入数据点与已知数据点之间的距离来确定输出。该模型的输入是一组特征向量，输出是对应的目标值。GRNN模型的训练不需要迭代，因此具有快速的训练速度和良好的泛化能力，尤其适用于小样本回归问题。
2024-10-02
遗传算法GA优化Elman神经网络(GA-Elman)回归预测-Matlab代码实现-附带使用教程及注意事项
人工智能
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是基于达尔文进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法模拟了生物群体的特征进化和自然选择过程中的基因选择、基因交叉和基因突变现象。遗传算法的中心思想是：种群中的每个个体是问题的一个解，称为“染色体”，利用适应度值测量染色体的好坏。
2024-10-01
麻雀搜索算法SSA优化Elman神经网络(SSA-Elman)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
人工智能
麻雀搜索算法SSA优化Elman神经网络(SSA-Elman)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
麻雀搜索算法(SSA, Sparrow Search Algorithm)是2019年提出的一种新型的启发式算法，该算法的灵感来自于麻雀群体的搜索行为，通过模拟麻雀在寻找食物和避免天敌的过程中的行为，实现寻优目标函数的目的，具有搜索效率高、参数设置简单等优点。SSA算法的工作原理是将搜索空间划分为若干个小区域，并通过麻雀群体搜索和位置调整来实现全局优化。麻雀群体分为主群体和辅助群体，主群体的搜索过程受到辅助群体的影响，而辅助群体的位置则通过随机游走的方式进行更新，从而使主群体更好地探索搜索空间。
2024-10-01
粒子群算法PSO优化Elman神经网络(PSO-Elman回归预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
神经网络
粒子群算法PSO优化Elman神经网络(PSO-Elman回归预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
粒子群优化算法（Particle swarm optimization，PSO）是由Kennedy等人于1995年提出的一种经典的启发式算法。PSO受启发于对鸟群捕食行为的研究，是通过群体中的个体之间的协作和信息共享，使得群体位置在解空间中从无序到有序，群体成员通过学习自己和其他成员的经验，不断改变搜索模式，从而寻得最优解。PSO由于具有调整参数少、收敛速度快的优势，目前被广泛应用于神经网络训练优化及其他函数优化等领域。
2024-10-01
鲸鱼优化算法WOA优化Elman神经网络(WOA-Elman)回归预测-Matlab源代码-附带教程及注意事项
神经网络
鲸鱼优化算法WOA优化Elman神经网络(WOA-Elman)回归预测-Matlab源代码-附带教程及注意事项
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是由Mirjalili等人于2016年提出的一种新型启发式优化算法。WOA算法的灵感来源于座头鲸的狩猎行为，作为群居哺乳动物，它们狩猎时会通过相互合作的方式对猎物实行围捕，鲸鱼在群体狩猎中有包围和驱赶两种行为，群体中的鲸鱼通过朝着其它鲸鱼移动以实现包围猎物，通过环形游动并喷出气泡形成气泡网以实现驱赶猎物，这种独特的狩猎方法被称为泡泡网觅食法。
2024-10-01
灰狼优化算法GWO优化Elman神经网络(GWO-Elman)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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灰狼优化算法GWO优化Elman神经网络(GWO-Elman)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种基于自然界灰狼群体行为的启发式优化算法。它模拟了灰狼群体在求解问题时的协作和竞争行为，通过模拟灰狼的觅食行为来优化问题的解。算法的基本思想是将问题的解空间看作是灰狼的生态系统，灰狼的位置代表解的位置，灰狼的适应度代表解的优劣。算法通过模拟灰狼群体中的四种行为（搜寻、围攻、追逐和逃避）来更新灰狼的位置，以找到更好的解。
2024-10-01
布谷鸟优化算法CS优化Elman神经网络(CS-Elman)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
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布谷鸟优化算法CS优化Elman神经网络(CS-Elman)回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
本代码详细图文介绍，请点击博客主页查找对应文章查看。
代码有使用教程及注意事项，可保证运行，运行失败或报错免费解决。
属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search Algorithm）是一种基于启发式搜索的优化算法，灵感源自布谷鸟的繁殖行为。这个算法最初由Xin-She Yang和Suash Deb在2009年提出。布谷鸟算法通过模拟布谷鸟的寻巢行为来解决优化问题。
布谷鸟算法的优势在于其简单性和全局搜索能力。它可以应用于各种优化问题，包括函数优化、参数优化、组合优化等。然而，布谷鸟算法也有一些局限性，比如对问题的依赖性较强，需要根据具体问题进行参数调整。
2024-10-01
Elman神经网络回归预测-多输入多输出预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
神经网络
Elman神经网络回归预测-多输入多输出预测-Matlab源代码-附带使用教程及注意事项
多输入多输出预测，即同时预测多个输出Y，随意设置多少个输出Y都行。
在多输入多输出回归预测中，输出向量可以有多个分量，每个分量都对应一个需要预测的变量。同时，输出向量的维度需要与训练数据中的输出向量维度相同。
将自己的数据替换至“输入数据”和“输出数据”Excel中，每一行是一组样本，列为特征（影响因素），注意两个Excel的样本数要一样，即一一对应。
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
2024-10-01
Elman神经网络回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
神经网络
Elman神经网络回归预测-MATLAB源代码-附带使用教程及注意事项
此代码展示了丰富的结果表现形式，包含了常用的各种结果指标，包括误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R。此外，本代码还包含了隐含层节点的寻优过程，自动计算出最佳隐含层节点，避免了随意设置导致的误差增大和反复的实验过程。
代码共分为9部分，分别为：初始化、读取数据、设置训练集和测试集、数据归一化、求解最佳隐含层、构建最佳隐含层的BP神经网络、网络训练、网络测试、结果输出。
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属于机器学习范畴，广泛应用于金融、能源、医疗、市场营销、生物工程、社会科学等领域。此代码可应用于价格预测、销售额预测、出行流量预测、能耗预测、案发数量预测、天气预测、市场预测、疾病预测、业务预报、经济增长、需求预测等等等等，只要有数据，就可实现训练预测。
2024-10-01
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