【BP预测】基于改进的鲸鱼算法优化BP神经网络实现数据回归预测多输入单输出附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄ 内容介绍随着现代居民居住地愈发集中,供水管网规模不断扩大,水资源供给面临着新的困难和挑战.其中包括水资源调度时的动态变化....
【预测模型-ANN预测】基于布谷鸟优化人工神经网络算法实现数据预测附matlab代码
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【数据聚类】基于多元宇宙优化DBSCAN实现数据聚类分析附matlab代码
1 简介针对DBSCAN聚类算法对参数敏感,参数选取依靠经验的问题,文章提出了一种基于多元宇宙优化的DBSCAN聚类(MVO-DBSCAN)算法.2 部分代码%_______________________________________________________________________________________%% Multi-Verse Optim....
【回归预测-FNN预测】基于粒子群优化前馈网络实现对婚姻和离婚数据回归预测附matlab代码
1 内容介绍（婚姻和离婚数据））https://www.kaggle.com/datasets/hosseinmousavi/marriage-and-divorce-dataset 数据集信息：此数据包含 31 列 (100x31)。前 30 列是特征（输入），即年龄差距、教育程度、经济相似性、社会相似性、文化相似性、社会差距、共同兴趣、宗教相容性、前婚子女数量、结婚愿望、独立性、与父母的关系....
【回归预测-FNN预测】基于蝙蝠算法优化前馈网络实现数据回归预测附Matlab代码
1 内容介绍强大的非线性映射能力使得人工神经网络越来越多地应用于数值预测、工程控制中,但神经网络在学习过程中,不可避免的存在着全局搜索能力差、容易跳入局部最优等不足,因而用神经网络技术预测的数据并不精确.蝙蝠算法(Bat Algorithm,简称BA)是近年来智能计算领域最受关注的研究方向之一,它算法简单、收敛速度快、全局寻优能力好,得到了广泛的应用.本文采用基于蝙蝠算法优化前馈网络实现数据回归....
【回归预测-BP预测】基于灰狼算法优化BP神经网络实现数据预测（多输入多输出）含Matlab代码
1 内容介绍针对目前PM2.5浓度测量成本高和测量过程繁杂等问题,建立了基于灰狼群智能最优化算法的神经网络预测模型.从非机理模型的角度,结合气象因素和空气污染物对上海市的PM2.5浓度进行预测,并使用平均影响值分析了影响PM2.5浓度的重要因素.使用灰狼群智能算法优化神经网络的过程中,引入了检验样本实时监控训练过程以避免发生"过训练"现象,确保建立的神经网络模型具有较好的泛化能力.实....
【回归预测】基于萤火虫算法优化模糊实现数据回归预测附matlab代码
1 内容介绍浮动车数据的挖掘是目前交通领域广泛使用的研究手段之一,基本的BP神经网络也多被用于交通流的预测研究.本文引入模糊算法,结合改进萤火虫算法寻优速度快,收敛率高的特点对基本的BP神经网络进行优化,构建了路网交通流速度的预测模型.利用城市路网浮动车真实数据对模型进行训练并通过测试数据对模型预测结果进行实证分析,证明模型对特定时刻路网交通流速度预测的准确性相比于基本BP神经网络算....
【回归预测-LSTM预测】基于布谷鸟算法优化LSTM实现数据回归预测含Matlab代码
1 内容介绍一种基于布谷鸟搜索算法优化LSTM的瓦斯浓度预测方法和系统。该方法包括：对获取的煤矿井下瓦斯浓度数据进行处理，得到标准化瓦斯浓度数据；确定预先构建的LSTM预测模型的优化参数组合以及所述LSTM预测模型的准确性评价指标；基于布谷鸟搜索算法，根据所述LSTM预测模型的准确性评价指标和所述LSTM预测模型的优化参数组合，构建CS‑LSTM预测模型；根据所述煤矿井下的瓦斯浓度监....
【回归预测-LSTM预测】基于灰狼算法优化LSTM实现数据回归预测附Matlab代码
1 内容介绍一种基于灰狼算法优化LSTM的网络流量预测方法,属于网络流量预测领域,该方法包括以下步骤:对第一网络流量数据集进行极差标准化处理,得到第二网络流量数据集,并划分为训练集和测试集,并确定灰狼算法优化LSTM神经网络中输入层单元个数,输出层单元个数和隐藏层单元个数;用得到第二网络流量数据集,在过程中利用灰狼算法来优化LSTM神经网络的参数,得到训练完成的灰狼算法优化LSTM神....
【ELAMN预测】基于遗传算法优化ELMAN神经网络实现电力符合数据回归预测附matlab代码
1 简介一种基于遗传算法优化Elman神经网络的短期功率预测方法,包括以下步骤:首先确定Elman神经网络拓扑结构,其中包括神经网络输入层节点个数,隐藏层节点个数,输出层节点个数,承接层节点个数等.然后初始化Elman神经网络权值阈值长度.再使用遗传算法对初始值进行编码并进行交叉变异等操作产生优化后的神经网络初始权值,最后对神经网络进行学习和训练并更新权值,得到预测结果.本发明使得预测准确率更高....
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