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蚁群算法求解函数最小值MATLAB代码分享，多个经典多元函数案例分享，文末有全部代码，直接复制运行。

PSO-BP神经网络 代码，主要流程包括1. 读取数据 2.划分训练集和测试集 3.归一化 4.确定BP神经网络的隐含层最优节点数量 5. 使用粒子群算法优化BP的神经网络权重和阈值 6. 利用优化后的参数训练BP神经网络 7. 计算BP和PSO-BP的测试集预测误差，包括MAE、RMSE、MAPE、拟合优度R方，以及作优化前后的预测值和真实值对比图。一般来说通过加入启发式算法以及调试好参数后，模型的预测性能将具有明显的提升。下图是优化结果，相对误差从28%降低到7%，粒子群算法的优化效果非常明显。

本文以MATLAB自带的脂肪数据集为例，将数据保存在EXCEL工作簿内，方便替换数据使用，以下介绍粒子群算法优化BP神经网络预测的MATLAB代码编写

【合集】智能优化算法与神经网络预测、分类及时间序列优化程序总结

麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测以及MATLAB代码实现文章目录麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测以及MATLAB代码实现1. 麻雀搜索算法SSA原理1.1 算法灵感来源1.2 算法模型描述2. SSA优化BP神经网络预测算法流程3. SSA优化BP回归预测的MATLAB实现步骤4. 运行结果与图像5. MATLAB代码与数据下载地址1. 麻雀搜索算法SSA原理麻雀搜索算法是一种较新的智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。算法具有较高的收敛性能与局

原子搜索算法ASO优化BP神经网络回归预测模型以及MATLAB代码实现文章目录原子搜索算法ASO优化BP神经网络回归预测模型以及MATLAB代码实现1. 算法描述2. ASO优化BP神经网络预测的步骤与流程图3. 模型介绍4. ASO-BP预测结果与图像5. MATLAB代码与数据下载地址1. 算法描述原子搜索算法（Atom Search Optimization）是一种较新的智能优化算法，在2019年提出，算法灵感来源于微观分子动力学。物理学意义是，每个原子在搜索空间中的位置代表一个与原子质量相对应

蚁群算法ACO优化BP神经网络回归预测的算法设计及其MATLAB代码实现文章目录蚁群算法ACO优化BP神经网络回归预测的算法设计及其MATLAB代码实现1. 蚁群算法简介2. 蚁群算法优化BP神经网络回归预测模型的设计步骤3. ACO-BP回归预测模型的参数设置4. 运行结果5. MATLAB代码与数据地址1. 蚁群算法简介蚁群算法（Ant Clony Optimization， ACO）是一种仿生智能优化算法，最早由意大利学者Dorigo、Maniezzo等于1991年提出，常用于求解旅行商TSP，

遗传算法/粒子群算法优化支持向量机分类与回归预测-附代码文章目录遗传算法/粒子群算法优化支持向量机分类与回归预测-附代码1. 支持向量机简介与参数优化的原理1.1 支持向量机SVM简介1.2 优化参数的选取1.3 交叉验证（CV）2. 数据集介绍和采用的优化算法2.1 遗传算法GA优化SVM2.2 粒子群算法PSO优化SVM3. 程序结果和算法的对比3.1 SVM3.2 遗传算法GA优化SVM3.3 粒子群算法PSO优化SVM3.4 算法结果的对比4. 小结5. MATLAB代码1. 支持向量机简介与参

鲸鱼优化算法WOA优化BP神经网络回归预测模型以及MATLAB代码实现文章目录鲸鱼优化算法WOA优化BP神经网络回归预测模型以及MATLAB代码实现1. 算法描述2. 鲸鱼优化算法优化BP神经网络预测的步骤与流程图设计3. WOA-BP预测算法的参数设置4. 运行结果5. MATLAB代码地址1. 算法描述鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm）是一种新兴的智能优化算法，在2016年提出。算法灵感来源于鲸鱼围捕猎物的行为。鲸鱼在捕猎过程中采用包围猎物与环形游动喷出气泡网

文章目录1. 极限学习机ELM原理介绍1.1极限学习机的训练过程1.2 极限学习机的预测过程2. 基于极限学习机ELM标准算法的回归预测模型建立2.1 数据说明2.2 极限学习机的实现步骤3. 模型效果4. 参考文献5. MATLAB代码1. 极限学习机ELM原理介绍极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种单隐层前馈神经网络算法（SLFN），它的模型结构由输入层，隐含层，输出层三层组成，与人工神经网络相同，每层之间的连接是利用特征映射函数完成的，输入层的信息是通过隐

基于遗传算法优化极限学习机预测及其MATLAB实现-附代码文章目录基于遗传算法优化极限学习机预测及其MATLAB实现-附代码1 极限学习机ELM原理2 基于GA-ELM预测模型的建立2.1 优化变量的处理2.2 目标函数的处理2.3 流程图设计3 基于GA-ELM模型的身体脂肪预测应用3.1 数据介绍3.2 数据处理3.3 GA-ELM预测算法的步骤3.4 组合模型的参数设置4 运行结果5 MATLAB代码1 极限学习机ELM原理ELM预测相关理论可查看上一篇博客: 极限学习机ELM回归预测简单的

基于遗传算法GA优化的BP神经网络预测和分类（含优化前对比）文章目录基于遗传算法GA优化的BP神经网络预测和分类（含优化前对比）1. BP神经网络预测原理简介2. 遗传算法GA优化BP神经网络原理3. GA-BP模型建立3.1 模型与数据介绍3.2 GA与BP参数设置3.3 遗传算法优化BP的设计4. 测试结果5. MATLAB代码与数据下载地址1. BP神经网络预测原理简介BP 神经网络是一种多层前馈神经网络，常用的为输入层-单隐含层-输出层的三层结构，如下图所示。BP神经网络训练的主要思想：输

基于麻雀搜索算法优化的支持向量机分类与预测及其MATLAB代码实现文章目录基于麻雀搜索算法优化的支持向量机分类与预测及其MATLAB代码实现1. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测简介1.1 支持向量机回归预测简介1.2 麻雀搜索算法简介2. 参数优化数学模型3. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机回归预测模型构建4. SSA-SVR回归预测模型的参数设置5. 运行结果6. MATLAB代码1. 基于麻雀搜索算法优化的支持向量机预测简介1.1 支持向量机回归预测简介支持向量回归（Support Ve

基于粒子群算法优化的ELMAN动态递归神经网络预测及其MATAB实现文章目录基于粒子群算法优化的ELMAN动态递归神经网络预测及其MATAB实现1. 模型与算法描述1.1 ELMAN神经网络预测模型介绍1.2 粒子群算法PSO介绍2. 粒子群算法PSO优化ELMAN回归预测模型的构建过程2.1 模型的建立2.2 算法流程3. PSO-ELMAN回归预测模型的参数设置4. 运行结果5. MATLAB代码与数据下载地址1. 模型与算法描述1.1 ELMAN神经网络预测模型介绍ELMAN神经网络具有较强的

1. 支持向量机简介与参数优化的原理1.1 支持向量机SVM简介SVM 通过建立输入特征向量和输出的标签向量间的映射模型，来实现分类。即在给定一个样本输入后，能够得到该映射关系下对应输出标签的估计类型。SVM建立模型，通过核函数将低维的输入x输出y转化为高维空间的内积。常见的核函数有线性核函数、RBF 核函数、多项式核函数。由于，相较于线性核函数和多项式核函数，RBF 核函数具有映射维度广、需确定参数少、运算相对简单等优点。所以RBF 核函数是应用最广的核函数。1.2 优化参数的选取

BP神经网络时间序列预测的MATLALB实现文章目录BP神经网络时间序列预测的MATLALB实现1. BP神经网络预测算法简介1.1 受相关指标影响的BP神经网络算法原理1.2 基于历史值影响的BP神经网络2. MATLAB代码编写过程2.1 考虑影响因素的BP神经网络代码2.2 基于历史值影响的BP神经网络代码步骤2.3 编写BP神经网络时间序列预测代码3. BP神经网络时间序列代码运行结果4. 小结5. MATLAB代码1. BP神经网络预测算法简介说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的

文章目录1. BP神经网络的简介和结构参数1.1 BP神经网络的结构组成1.2 BP神经网络训练界面的参数解读2. 实现BP网络的步骤3. matlab代码编写4. BP代码运行结果4.1 预测值和真实值的误差计算（MAE、MSE、MRSE）4.2 BP网络训练的性能分析图像5. 结语6. MATLAB代码1. BP神经网络的简介和结构参数神经网络是机器学习中一种常见的数学模型，通过构建类似于大脑神经突触联接的结构，来进行信息处理。在应用神经网络的过程中，处理信息的单元一般分为三类：输入单元、输出单元和

文章目录1. BP神经网络matlab代码实现2. BP神经网络预测的讲解视频1. BP神经网络matlab代码实现%%随机权重→前向计算→误差→权重更新，再来一遍→达到误差限，停止%% 初始化clearclose allclc%% 读取数据input=rand(2,200);output=input(1,:).*input(2,:);%% 训练集、测试集input_train = input(:,1:150);output_train =output(1:150);inpu