基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM
1.程序功能描述 基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP神经网络,RBF神经网络,LSTM网络.对比预测结果和预测误差。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序```for i = 1:floor(length(data1)/5); p1w(5i-4:5i,1) = [p1(...
m基于WOA优化的SVM乳腺癌细胞和正常细胞分类识别算法matlab仿真,对比BP网络,SVM,PSO+SVM
1.算法描述 SVM 是有监督的学习模型，我们需要事先对数据打上分类标签，通过求解最大分类间隔来求解二分类问题。如果要求解多分类问题，可以将多个二分类器组合起来形成一个多分类器。 WOA算法设计的既精妙又富有特色，它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟， 通过鲸鱼群体搜索、包围、追捕和攻击猎物等过程实现优时化搜索的目的。在原始的WOA中，提供了包围猎物，螺旋气泡、寻找猎物的数学模型...
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM
1.程序功能描述基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序............................................................```function cnnnumgradcheck(net, x, y) e...
【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期，没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题，以致于人们对人工神经网络的前途产生了怀疑，导致该领域的研究进入了低谷期。直到1986年，以Rumel....
【Pytorch神经网络理论篇】 17 循环神经网络结构：概述+BP算法+BPTT算法
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
m分别使用BP神经网络和GRNN网络进行时间序列预测matlab仿真
1.算法描述 广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有着很大的优势。 GRNN是RBF的一种改进，结构相似。区别就在于多了一层求和层，而去...
m基于RBF神经网络和BP神经网络的信道估计误码率matlab仿真
1.算法描述 在无线通信系统中，从发射端发射的信号，经过直射、反射、散射等路径到达接收端。在ofdm系统中，为了获取更好的性能，需要进行信道估计获取信道的状态信息。ofdm技术虽然可以通过添加循环前缀的方式抑制多径效应产生的符号间干扰，但是却对高速移动产生的多普勒效应极其敏感。典型的信道估计方法包括最小二乘法和最小均方误差法，然而在系统发射端和接收端的相对移动速度较快时，这两种方法性能受限...
m基于功率谱,高阶累积量和BP神经网络-GRNN网络的调制方式识别仿真,对比2psk,4PSK,2FSK以及4FSK
1.算法描述 首先区分大类的话采用的基于功率谱提取的len参数（峰值频率间隔），用峰值个数来代替，这样能很好的区分大类把MFSK和MPSK信号区分开。 针对MPSK：一：基于瞬时参数——Char2你采用的这个是零中心非弱信号段瞬时相位非线性分量的标准偏差，这个是用来区分2PSK和4PSK的。二：高阶累积量——针对MPSK高阶累积量的组合在高斯噪声以及多径下能较好的区分MPSK信号。三：谱相关...
CV学习笔记：BP网络实现手写数字识别
CV学习笔记：BP网络实现手写数字识别BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐藏层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。....
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