文章 2023-08-25 来自:开发者社区

回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测

回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测;程序包含:单隐含层BP神经网络、双层隐含层IBP神经网络、遗传算法优化IBP神经网络、改进遗传-粒子群算法优化IBP神经网络,结果显示改进的遗传-粒子群算法优化结果更佳。....

回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测
文章 2023-08-23 来自:开发者社区

多元时间序列 | Matlab粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)多变量时间序列预测

✅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       &...

多元时间序列 | Matlab粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)多变量时间序列预测
文章 2023-08-23 来自:开发者社区

时间序列预测 | Matlab粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)时间序列预测

✅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       &...

时间序列预测 | Matlab粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)时间序列预测
文章 2023-07-23 来自:开发者社区

【MATLAB第59期】基于MATLAB的混沌退火粒子群CSAPSO-BP、SAPSO-BP、PSO-BP优化BP神经网络非线性函数拟合预测/回归预测对比

【MATLAB第59期】基于MATLAB的混沌退火粒子群CSAPSO-BP、SAPSO-BP、PSO-BP优化BP神经网络非线性函数拟合预测/回归预测对比 注意事项 不同版本matlab 不同电脑 加上数据集随机,BP权值阈值随机,进化算法种群随机,所以运行结果不一定和我运行的一致 。其次, 也会存在CSAPSO 比SAPSO / PSO差的情况。 一、效果展示 二、代码展示 %%...

【MATLAB第59期】基于MATLAB的混沌退火粒子群CSAPSO-BP、SAPSO-BP、PSO-BP优化BP神经网络非线性函数拟合预测/回归预测对比
文章 2023-05-04 来自:开发者社区

分类预测 | MATLAB实现PSO-BP多特征分类预测(粒子群优化BP神经网络分类预测,含混淆矩阵图、分类图)

✅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       &...

分类预测 | MATLAB实现PSO-BP多特征分类预测(粒子群优化BP神经网络分类预测,含混淆矩阵图、分类图)
文章 2023-04-30 来自:开发者社区

MATLAB实现PSO-SVM多输入单输出回归预测(粒子群算法优化支持向量机)

✅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       &...

MATLAB实现PSO-SVM多输入单输出回归预测(粒子群算法优化支持向量机)
文章 2023-03-30 来自:开发者社区

一个基于matlab的标准PSO粒子群优化算法仿真

1.算法描述 在PSO中,群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下,这是一个权重向量,表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒子也会记住它最好的历史位置。对于PSO的每次迭代,找到全局最优位置。这是群体中最好的最优位置。一旦找到全局最优位置,每个粒子都会更接近其局部最优位置和全局最优位置。当在多次迭代中执行时,该过程产生一个解决该问题的良好解决方案,因为粒子会聚在.....

一个基于matlab的标准PSO粒子群优化算法仿真
文章 2023-03-19 来自:开发者社区

基于matlab的CHPSO异质粒子群优化算法仿真

1.算法描述 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)最初由Kenndy和Eberhart博士于1995年提出,是一种有效的随机全局优化技术,具有原理简单、参数少、收敛速度较快等特点,可用于求解大部分优化问题。在PSO中,群中的每个粒子表示为向量。在投资组合优化的背景下,这是一个权重向量,表示每个资产的分配资本。矢量转换为多维搜索空间中的位置。每个粒...

基于matlab的CHPSO异质粒子群优化算法仿真
文章 2022-12-20 来自:开发者社区

基于MATLAB的pso粒子群算法优化——计算样本再拟合函数最大值

1.算法概述 PSO是粒子群优化算法(——Particle Swarm Optimization)的英文缩写,是一种基于种群的随机优化技术,由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为,这些群体按照一种合作的方式寻找食物,群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 PSO算法是一种随机的、并行...

基于MATLAB的pso粒子群算法优化——计算样本再拟合函数最大值

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