Matlab分类预测大合集更新啦，已更新共计30个模型

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🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

01多元分类预测：BP神经网络

02多元分类预测：PSO-BP粒子群优化BP神经网络

03多元分类预测：GA-BP遗传算法优化BP神经网络

04多元分类预测：SVM支持向量机

05多元分类预测：PSO-SVM粒子群优化支持向量机

06多元分类预测：RF随机森林

07多元分类预测：RBF基于径向基神经网络

08多元分类预测：ELM极限学习机

09多元分类预测：LSTM长短期记忆神经网络

10多元分类预测：BiLSTM双向长短期记忆神经网络

11多元分类预测：GRU门控循环单元

12多元分类预测：KNN K近邻

13多元分类预测：CNN卷积神经网络的数据分类预测

14多元分类预测：PLS偏最小二乘法

15多元分类预测：LSSVM最小二乘支持向量机

16多元分类预测：XGBoost

17多元分类预测：CNN-SVM基于卷积神经网络-支持向量机

18多元分类预测：CNN-LSTM基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络

19多元分类预测：CNN-BiLSTM基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络

20多元分类预测：CNN-GRU基于卷积神经网络-门控循环单元

21多元分类预测：TCN时间卷积神经网络

22多元分类预测：DNN全连接神经网络

23多元分类预测：DBN深度置信网络

24多元分类预测：GRNN广义回归神经网络

25多元分类预测：PSO-RF粒子群优化随机森林

26多元分类预测：PNN概率神经网络

27多元分类预测：LVQ神经网络

28多元分类预测：DT决策树分类

29多元分类预测：TCN分类

30多元分类预测：DELM分类

在机器学习领域，多元分类预测是一个重要的研究方向，不同的模型有着各自的特点和适用场景。

一、BP 神经网络多元分类预测

1.1 原理简介

BP 神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法来调整网络权重。在多元分类任务中，数据从输入层进入，经过隐含层处理，最终在输出层得到预测结果。正向传播时，数据经过各层神经元计算输出；反向传播则根据预测结果与真实标签的误差，从输出层开始，将误差逐层反向传播，更新各层神经元的连接权重，不断降低误差，从而使模型能够学习到输入数据与不同类别之间的映射关系 。

在机器学习领域，多元分类预测是一个重要的研究方向，不同的模型有着各自的特点和适用场景。下面将介绍一些常见的多元分类预测模型，包括其原理及 Python 代码实现。

一、BP 神经网络多元分类预测

1.1 原理简介

BP 神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法来调整网络权重。在多元分类任务中，数据从输入层进入，经过隐含层处理，最终在输出层得到预测结果。正向传播时，数据经过各层神经元计算输出；反向传播则根据预测结果与真实标签的误差，从输出层开始，将误差逐层反向传播，更新各层神经元的连接权重，不断降低误差，从而使模型能够学习到输入数据与不同类别之间的映射关系 。

二、PSO-BP 粒子群优化 BP 神经网络多元分类预测

2.1 原理简介

PSO-BP 是将粒子群优化算法（PSO）与 BP 神经网络相结合的方法。PSO 算法模拟鸟群觅食行为，将 BP 神经网络的权重和偏置看作粒子的位置，每个粒子在解空间中不断调整位置，通过追踪个体最优位置和群体最优位置，寻找使 BP 神经网络误差最小的参数组合。利用 PSO 优化 BP 神经网络的初始参数，能够改善 BP 神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，提高模型的分类性能。

三、SVM 支持向量机多元分类预测

3.1 原理简介

支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类方法。对于多元分类问题，SVM 通过寻找一个最优超平面，将不同类别的数据尽可能分开，使得不同类别数据点到超平面的间隔最大。当数据在原始空间中线性不可分，可通过核函数将数据映射到高维空间，在高维空间中寻找最优超平面。常见的核函数有线性核、多项式核、高斯核等

四、RF 随机森林多元分类预测

4.1 原理简介

随机森林是基于决策树的集成学习算法。在多元分类任务中，它通过构建多个决策树，每个决策树对输入数据进行分类，然后采用投票的方式（少数服从多数）确定最终的分类结果。在构建决策树时，对样本和特征进行随机抽样，增加了模型的多样性，降低了过拟合风险，能够处理高维数据，且对噪声和缺失值有一定的鲁棒性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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🌈 车间调度

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