基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
1.程序功能描述基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真,采用的双BP神经网络结构如下: 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 三个算法的误差对比: 3.核心程序```LEN = 10;%样本的划分for i = 1:length(C)-LEN Price1(:...

基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
1.程序功能描述 基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真。对比BP神经网络,遗传优化bp神经网络以及改进遗传优化BP神经网络。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 三个算法的误差对比: 三个算法的数据预测曲线对比: 3.核心程序 %构建BP网络 net = newf...

基于BP神经网络的CoSaMP信道估计算法matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,CoSaMP
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印): 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 LS估计法实现方式较为简单,其估计过程没有考虑实际信道的噪声因素。因此,特别当毫米波MIMO信道干扰较大时,其估计性能较差,只适用于对信道估...

基于BP神经网络的64QAM解调算法matlab性能仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.部分核心程序```% 第一部分:加载并可视化数据% load data.matreal1 = [-7 -7 -7 -7 -7 -7 -7 -7 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 ... -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 ... +7 +7 +...

基于BP神经网络和小波变换特征提取的烟草香型分类算法matlab仿真,分为浓香型,清香型和中间香型
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序```t1 = clock; %计时开始net = fitnet(54);net.trainParam.epochs = 1000; %设置训练次数net.trainParam.goal = 0.00001; %设置性能函数net.trainParam.show = 1; %每10显示net.trainP...

基于BP神经网络的32QAM解调算法matlab性能仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 32QAM(Quadrature Amplitude Modulation,四相幅度调制)是一种高效的数字调制技术,能够在一个信道内同时传输多比特信息。基于BP(Backpropagation)神经网络的32QAM解调算法,利用神经网络的强大非线性映射能力,直接从接收到的复数信号中估计出原始的调制符号,...

基于BP神经网络的16QAM解调算法matlab性能仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.算法理论概述 16QAM(Quadrature Amplitude Modulation,正交幅度调制)是一种高效的数字调制技术,能够在相同的带宽内传输比传统调制方式更多的信息。解调是通信系统中从接收到的信号中恢复原始信息的关键步骤。基于BP(Back Propagation,反向传播)神经网络的16QAM解调算法,...

基于BP神经网络的QPSK解调算法matlab性能仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)是一种常见的数字调制方式,通过载波的四种相位状态来传输两比特信息。在接收端,准确解调出原始数据成为关键任务。传统的方法如相干解调虽有效但对同步要求较高,而基于BP(Back Propagation)神经网络的解调算法提供了一种自适应、...

m基于ESN+BP神经网络的数据预测算法matlab仿真,测试数据为太阳黑子变化数据
1.算法描述 在人工神经网络的发展历史上,感知机(Multilayer Perceptron,MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用,也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型,它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络(M-P模型)做为最初的神经网络,具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。但是,随着研究工作的深入,人们发现它还存在不足,例如无法处理非线性问题...

m基于GA遗传优化的BP神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法描述 将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,使用GA优化BP神经网络的主要参数。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层,隐含层和输出层三个网络层次,其基本结构如下图所示: 基于三层网络结构的BP神经网络具有较为广泛的应用场合和训练效果。 在BP神经网络中,隐含层数量对神经...

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