Matlab 基于牛顿拉夫逊算法优化BP神经网络-Adaboost(NRBO-BP-Adaboost)多变量回归预测

目录

1、代码简介

2、代码运行结果展示

3、代码获取方式

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1、代码简介

Matlab 基于牛顿拉夫逊算法优化BP神经网络-Adaboost(NRBO-BP-Adaboost)多变量回归预测 +交叉验证

程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！

1.交叉验证默认五折，折数1-10可调！一定程度上抑制了过拟合的发生！(交叉验证在BP的优化里)

2.牛顿-拉夫逊优化算法Newton-Raphson-based optimizer，NRBO，受到Newton-Raphson方法的启发。它使用两个规则来探索整个搜索过程：Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和陷阱避免算子(TAO)，并使用几组矩阵来进一步探索最佳结果。该成果于2024年2月发表在中科院2区top SCI期刊

3.购买前NRBO可以更换为其他的优化算法！需要其他算法的都可以定制！el！

需要其他的都可以定制！

注：

1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上

2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要

3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高

4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即可用 适合新手小白

2、代码运行结果展示

3、代码获取方式

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