基于粒子群算法优化卷积神经网络(PSO-CNN)的回归预测模型

基于粒子群算法优化卷积神经网络(PSO-CNN)的回归预测模型

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简介

本仓库提供了一组基于粒子群算法优化卷积神经网络(PSO-CNN)的回归预测模型的多变量输入模型资源。此模型主要针对学习率、批大小(batchsize)以及正则化参数进行优化。本资源适用于2018b及以上版本的MATLAB环境，包含高质量的代码，便于学习和数据替换。

特点

• 优化算法：利用粒子群算法对卷积神经网络进行优化。
• 多变量输入：支持多变量输入的回归预测。
• 优化参数：主要针对学习率、批大小(batchsize)和正则化参数进行优化。
• 评价指标：提供R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等多种评价指标。
• 代码质量：代码质量极高，易于学习和理解。
• 兼容性：要求MATLAB版本在2018b及以上。

使用说明

1. 将代码下载至本地。
2. 在MATLAB环境中打开脚本，开始运行。
3. 根据需要替换数据，观察模型在不同参数下的预测效果。

注意事项

• 请确保您的MATLAB版本为2018b及以上。
• 使用过程中如有任何问题，请自行调试或查阅相关资料。

感谢您选择并使用本资源，祝您学习愉快！

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