落魄君子Blog

GA-BP回归（遗传算法-反向传播回归，Genetic Algorithm-Backpropagation Regression）是一种结合了**遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network, BP）**的混合回归方法。该方法旨在通过遗传算法优化BP神经网络的初始权重和偏置，进而利用反向传播算法进一步调整网络参数，以提高模型的预测准确性和泛化能力。

ELM回归（极限学习机回归，Extreme Learning Machine Regression）是一种基于**单隐层前馈神经网络（Single Hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN）**的高效回归算法。ELM由黄铁军等人在2004年提出，旨在通过随机初始化输入层到隐藏层的权重，并通过解析方法快速计算隐藏层到输出层的权重，从而实现高效的训练过程。与传统的反向传播算法相比，ELM具有训练速度快、泛化能力强等优点，广泛应用于回归、分类和模式识别等领域。

CNN回归（卷积神经网络回归）是一种基于**卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）**的回归算法。卷积神经网络最初主要应用于图像处理和计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割。然而，随着其强大的特征提取能力，CNN也被广泛应用于回归问题，如时间序列预测、信号处理和结构参数估计等。该MATLAB代码实现了基于**卷积神经网络（CNN）**的回归算法，简称“CNN回归”。数据预处理导入数据集，并随机打乱数据顺序。将数据集划分为训练集和测试集。

源码BP回归（反向传播神经网络回归）是一种基于**反向传播（Backpropagation）**算法的神经网络模型，用于解决回归问题。BP神经网络是一种前馈神经网络，通过前向传播计算输出结果，并通过反向传播算法调整网络的权重和阈值，以最小化预测值与真实值之间的误差。BP回归广泛应用于预测、拟合和函数逼近等任务，具有强大的非线性建模能力和良好的泛化性能。该MATLAB代码实现了基于**反向传播（BP）**神经网络的回归算法，简称“BP回归”。数据预处理导入数据集，并随机打乱数据顺序。