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...
【时序预测】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的时间序列预测附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 &...
基于遗传算法优化BP神经网络的光伏出力预测研究（Matlab代码实现）
1 概述太阳能光伏发电系统输出受天文、地理、气象环境等多种因素的影响，系统输出是个非平稳的随机过程，具有波动性、间歇性、周期性的特点，是一个不可控源，大规模分布式光伏电源接入大电网时，如果光伏电站装机容量占电力总装机容量的比例失调会对大电网造成冲击，影响大电网运行的安全性和稳定性[1]。研究表明，当光伏穿透功率超过总功率的 10%时，会显著拉大电网最大峰谷差率，对电力调峰造成困难，影响电能质量和....
基于粒子群优化算法的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）
1 概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知非线性函数,然后....
【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究（Matlab完整代码实现）
0 知识回顾智能优化算法—蚁群算法（Python实现）1 ACO-BP算法传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用蚁群优化算法替代BP算法完成对神经网络权阈值的迭代调整,并最终完成神经网络的训练。2 ACO-BP算法基本思路蚁群算法解决优化....
基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）
1 概述现实的世界中混沌现象无处不在,大至宇宙,小到基本粒子,都受到混沌理论支配.如气候变化会出现混沌现象,数学、物理、化学和生物中也存在混狸现象,混沌的出现,打破了学科之间的界限,是一门新兴的交叉学科.随着非线性动力学领域的发展,混沌时间序列预测已成为混沌领域研究的热点.许多专家学者在这一领域做了许多研究工作,如 EMD算法[1]、联合嫡扩维法[2]、支持向量机3l、Volterra滤波器[4....
基于思维进化算法优化BP神经网络（Matlab代码实现）
文献来源，代码复现之：1 概述1.1 思维进化算法概述 进化算法(EC)是学者们利用优胜劣汰的进化规律将计算机科学与生物演变进化相结合,渐渐发展形成的一种在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标的随机启发式搜索算法。与普通算法不同的是,它有着群体搜索的能力。因此,进化算法现如今在人工智能、影像处理、组合问题....
基于粒子群算法优化BP神经网络的PID控制算法（Matlab代码实现)
一、 概述 传统比例-积分-微分（Proportion Integral Derivative,PID）控制器存在参数整定困难，不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题，提出一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）优化的反向传播（Back Propagation,BP）神经网络PID控制方法。将BP神经网络....
【电力系统】基于遗传算法优化BP神经网络实现电路参数优化附matlab代码
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