PSO粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BPNN）回归预测MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-04-14 10:45:48 发布
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文章标签： matlab 算法 回归
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该博客分享了如何使用粒子群优化算法（PSO）改进BP神经网络（BPNN）进行回归预测的MATLAB代码。主要内容包括PSO-BPNN模型的构建、优化前后的性能对比，并提供了读取Excel或.mat数据的功能，便于读者根据自身数据进行调整。代码注释详细，适合有一定基础的学习者快速上手实践。

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PSO粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比） 代码注释清楚。
main为运行主程序，可以读取本地EXCEL数据，也可以加载本地数据.mat，使用换自己数据集。
很方便，容易上手。
（以电厂运行数据为例）
编号:8645664447964372总有刁民膜拜朕
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在matlab程序中，可以实现粒子群算法优化bp神经网络的算法，可用不同数据
粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络预测回归——附代码
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02-20 8407
BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释详细，替换输入与输出后即可满足不同的任务，实现自己想要的功能，适合新入门神经网络的同学学习。
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01-26
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01-14
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【技术实践】利用粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BP）实现多变量输入单输出回归预测模型——附带Matlab代码实例
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05-04
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pso 优化神经网络 MATLAB代码
05-24
The Particle Swarm Optimization Research Toolbox was written to assist with thesis research combating the premature convergence problem of particle swarm optimization (PSO). The control panel offers ample flexibility to accommodate various research directions; after specifying your intentions, the toolbox will automate several tasks to free up time for conceptual planning.
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Pso算法优化Bp神经网络的程序 欢迎下载
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MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
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主要是粒子群算法优化BP神经网络算法，注释写得很清楚，希望对你们有帮助
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