MATLAB神经网络

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。

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

随机森林Random Forest（RF）回归预测-MATLAB代码实现

长短期记忆神经网络-LSTM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

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

BP神经网络回归预测-MATLAB代码实现-代码完整直接可用

麻雀算法SSA优化BP神经网络(SSA-BP)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

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

粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-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

BP神经网络预测回归-BP多输入多输出预测-Matlab

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）

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。