【智能算法】基于 BP_Adaboost 的强预测器预测

最新推荐文章于 2023-07-18 20:50:22 发布

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分类专栏：【全国大学生数学建模】文章标签：深度学习机器学习人工智能

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本文探讨了如何利用 BP_Adaboost 算法构建强预测器，并在深度学习领域进行预测。通过对 BP 神经网络和 Adaboost 算法的结合，提高模型的预测准确性和鲁棒性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于BP_Adaboost的强预测器预测

%% 清空环境变量
clc
clear

%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载输入输出数据
load data input output

%从1到2000间随机排序
k=rand(1,2000);
[m,n]=sort(k);

%找出训练数据和预测数据
input_train=input(n(1:1900),:)';
output_train=output(n(1:1900));
input_test=input(n(1901:2000),:)';
output_test=output(n(1901:2000));

%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

%% BP网络训练
% %初始化网络结构
net=newff(inputn,outputn,[5 5]);

net.trainParam.epochs=100;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=0.00004;

%网络训练
net=train(net,inputn,outputn);

%% BP网络预测
%

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