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【Matlab】基于粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）

2年前作者：敲代碼兩年半的練習(xí)生分類：Toy博客閱讀(20)違法舉報(bào)

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1.模型原理

基于粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測是一種結(jié)合了PSO和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，用于提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在回歸預(yù)測任務(wù)中的性能。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于處理回歸和分類問題，但在復(fù)雜問題上可能陷入局部最優(yōu)解。PS文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-607586.html

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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 | MATLAB基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GA-BP）的預(yù)測模型（含完整代碼）
文章目錄前言一、遺傳算法描述二、優(yōu)化思路三、完整代碼預(yù)測結(jié)果? 首先需要安裝一下遺傳算法工具箱，可參考這篇博客 MATLAB遺傳算法工具箱安裝包及安裝方法（圖解）_周杰倫今天喝奶茶了嗎的博客-CSDN博客_matlab遺傳算法工具箱安裝本模型可以結(jié)合自己的數(shù)據(jù)集進(jìn)行
2024年02月02日
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回歸預(yù)測 | MATLAB實(shí)現(xiàn)GA-APSO-IBP改進(jìn)遺傳-粒子群算法優(yōu)化雙層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測
效果一覽基本介紹 MATLAB實(shí)現(xiàn)GA-APSO-IBP改進(jìn)遺傳-粒子群算法優(yōu)化雙層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多輸入單輸出回歸預(yù)測；程序包含：單隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙層隱含層IBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化IBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、改進(jìn)遺傳-粒子群算法優(yōu)化IBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果顯示改進(jìn)的遺傳-粒子群算法優(yōu)化結(jié)果更佳
2024年02月10日
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粒子群算法(PSO)優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測回歸——附代碼
目錄摘要： 1.BP模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 2.粒子群優(yōu)化算法（PSO）偽代碼實(shí)現(xiàn) 3.粒子群算法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-BP） 4.程序運(yùn)行結(jié)果 5.本文Matlab代碼 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文通過粒子群算法(PSO)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，得到最優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并與
2023年04月11日
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【SSA-BP預(yù)測】基于麻雀算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測研究（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）
????????? 歡迎來到本博客 ???????? ??博主優(yōu)勢： ?????? 博客內(nèi)容盡量做到思維縝密，邏輯清晰，為了方便讀者。 ?? 座右銘：行百里者，半于九十。 ?????? 本文目錄如下： ?????? 目錄 ??1 概述 ??2 運(yùn)行結(jié)果 ??3?參考文獻(xiàn) ??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn) 麻雀算
2024年02月08日
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【Matlab】基于遺傳算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）
2023年07月25日
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【Matlab】基于遺傳算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）
2023年07月24日
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【Matlab】基于遺傳算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）
2023年07月24日
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基于灰狼優(yōu)化（GWO）、帝國競爭算法（ICA）和粒子群優(yōu)化（PSO）對梯度下降法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行了改進(jìn)（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）
????????? 歡迎來到本博客 ???????? ??博主優(yōu)勢： ?????? 博客內(nèi)容盡量做到思維縝密，邏輯清晰，為了方便讀者。 ?? 座右銘：行百里者，半于九十。 ?????? 本文目錄如下： ?????? 目錄 ??1 概述 ??2 運(yùn)行結(jié)果 ??3?參考文獻(xiàn) ??4 Matlab代碼實(shí)現(xiàn) 在神經(jīng)
2024年02月13日
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基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑坡穩(wěn)定性預(yù)測，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)原理
目錄 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù) 遺傳算法原理遺傳算法主要參數(shù) 遺傳算法流程圖完整代碼包含數(shù)據(jù)下載鏈接：遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATALB代碼，遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024年02月05日
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基于堆優(yōu)化算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（預(yù)測應(yīng)用） - 附代碼
摘要：本文主要介紹如何用堆優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并應(yīng)用于預(yù)測。本案例數(shù)據(jù)一共2000組，其中1900組用于訓(xùn)練，100組用于測試。數(shù)據(jù)的輸入為2維數(shù)據(jù)，預(yù)測的輸出為1維數(shù)據(jù) 2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如下： 2.2 堆優(yōu)化算法應(yīng)用堆優(yōu)化算法原理請參考：https://b
2024年02月11日
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