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BP预测 | MATLAB实现ACO-BP多变量时间序列预测（蚁群算法优化BP神经网络）

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神经网络

数据

蚁群算法

原创 2023-04-22 09:00:56 247 阅读

【lssvm回归预测】基于鸽群算法优化最小二乘支持向量机PIO-lssvm实现数据回归预测附matlab代码

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时间复杂度

支持向量机

sed

原创 2022-12-18 11:16:27 336 阅读

【DBN分类】基于粒子群算法优化深度置信网络PSO-DBN实现数据分类附matlab代码

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ci

ide

Personal

原创 2022-12-18 11:13:33 238 阅读

时序预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

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数据

预测模型

测试数据

原创 2022-12-17 16:19:58 647 阅读 1评论

回归预测 | MATLAB实现WOA-BiLSTM鲸鱼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

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数据

泡网

优化算法

原创 2022-12-17 13:47:12 322 阅读

【回归预测-DELM】基于布谷鸟算法改进的DELM预测附matlab代码

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数据

深度学习

Machine

原创 2022-12-17 11:06:41 170 阅读

【CNN-SVM回归预测】基于CNN-SVM实现数据回归预测附matlab代码

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数据

软件缺陷

归一化

原创 2022-11-26 20:50:27 537 阅读

【预测模型】基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测附matlab代码

1 简介风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测。经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最优误差范围内,预测的数值具有更高的价值。2 部分代码%% ARMA 预测 clc,clear,close all load data%导入数据 T=30; buchang=si

神经网络

参考文献

无人机

原创 2022-09-04 19:29:09 594 阅读

【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预

神经网络

数据

算法优化

原创 2022-08-24 12:17:49 1556 阅读

【预测模型-RBF】基于径向基神经网络实现数据分类附matlab代码

1 内容介绍随着现代信息技术的迅速发展，许多领域都积累了大量的数据。我们渴望发现潜在于这些数据中的知识与规律。正是这一需求造就了数据挖掘学科的兴起及数据挖掘技术的发展。作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了数据库、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络和数据可视化等学科。数据分类与预测作为一种重要的挖掘技术有着广泛的应用。在这一研究方向，目前已提出了多种分类方法（如决策树归纳分类

数据

神经网络

时间序列

原创 2022-08-23 00:18:30 1715 阅读 1点赞

【预测模型】基于径向基神经网络实现数据回归预测附matlab代码

1 内容介绍利用径向基函数(RBF)神经网络,建立投资预测模型,有效解决经济投资预测中非线性预测问题.以历史数据为例,对所建立投资预测网络模型进行仿真,分析仿真结果.根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系,应用RBF神经网络建立投资预测模型.模型既真实地表达了投资要素之间的高度非线性关系,又考虑了分配结构的优化问题,具有很高的预测精度,更具有较强的实际应用意义.2 仿真代码%%

神经网络

基函数

matlab代码

原创 2022-08-23 00:11:55 1723 阅读

【预测模型-RF预测】基于随机森林算法实现数据回归预测附matlab代码

1 内容介绍1.1.1 基本单元—决策树决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，因其结构呈树形，故称决策树. 学习决策树，本质上讲就是学习一系列if/else问题，目标是通过尽可能少的if/else问题来得到正确答案，我们从这些一层层的if/else问题中进行学习并以最快的速度找到答案.1.1.2 集成学习集成学习是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法.

决策树

随机森林

集成学习

原创 2022-08-21 21:51:04 736 阅读

【预测模型-随机森林分类】基于随机森林算法实现数据分类附matlab代码

1 内容介绍1.1.1 基本单元—决策树决策树是广泛用于分类和回归任务的模型，因其结构呈树形，故称决策树. 学习决策树，本质上讲就是学习一系列if/else问题，目标是通过尽可能少的if/else问题来得到正确答案，我们从这些一层层的if/else问题中进行学习并以最快的速度找到答案.1.1.2 集成学习集成学习是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法.

决策树

随机森林

集成学习

原创 2022-08-21 21:35:01 844 阅读

【回归预测-LSTM预测】基于麻雀算法优化LSTM时间序列实现预测（含前后对比）附Matlab代码

1 内容介绍2020 年 12 月 21 日，在国家电网公司召开的学习会上，国家电网公司党组副书记、总经理辛保安表示，随着全国经济的快速恢复，用电量将保持持续的快速发展以及增长，预估 2021 全国社会用电量 7.9 万亿千瓦时，相较于 2020 年增加 6.5%。一

高精度

搜索算法

数据

原创 2022-08-18 23:00:08 344 阅读

【回归预测】基于GPML工具箱的高斯过程回归附matlab代码

1 内容介绍针对传统网络流量预测精度低难题,为了获得理想的网络流量预测结果,提出一种基于高斯过程回归(GPR)的网络流量预测模型.该模型首先计算延迟时间和嵌入维数,构建高斯过程回归的学习样本;然后采用高斯过程回归对网络流训练集进行学习,并采用入侵杂草优化对高斯过程回归的参数进行优化;最后采用经典的网络流量测试集对该模型性能进行实验测试.实验结果表明,高斯过程回归模型提高了网络流量的预测

预测模型

参考文献

无人机

原创 2022-08-18 22:58:45 638 阅读 1评论

【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.实验

神经网络

算法优化

神经网络模型

原创 2022-08-18 22:58:13 220 阅读

【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神经网络算法

神经网络

数据

matlab代码

原创 2022-08-16 16:22:37 152 阅读

【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测

预测模型

搜索算法

评价指标

原创 2022-08-16 14:06:41 429 阅读

【回归预测-LSSVM预测】基于PSO和PSR结合LSSVM实现数据回归预测附matlab代码

1 内容介绍轴承退化过程预测在工业中极为重要，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和优化的LS-SVM方法实现轴承退化预测的新方法。首先，采用时域、频域、时频域特征提取方法从质量振动信号中提取原始特征；由于提取的原始特征仍然具有高维且包含冗余信息，采用多特征融合技术PCA对原始特征进行合并降维，提取出典型的敏感特征；然后，基于提取的特征构建并训练LS-SVM模型用于轴承退化过程预测。最后，用粒子

频域

参考文献

无人机

原创 2022-08-16 11:00:03 385 阅读

【FNN分类】基于粒子群结合引力搜索算法优化前向反馈神经网络实现数据分类附matlab代码

1 内容介绍引力搜索算法（GSA）是一种基于引力定律和质量相互作用的新型启发式优化方法。实践证明，该算法具有较好的全局最优搜索能力，但在最后一次迭代中存在搜索速度较慢的问题。这项工作提出了粒子群优化 (PSO) 和 GSA 的混合体来解决上述问题。在本文中，GSA 和 PSOGSA 被用作前馈神经网络 (FNN) 的新训练方法，以研究这些算法在减少陷入局部最小值和当前进化学习算法收敛速

h5

最小值

神经网络

原创 2022-08-16 00:32:09 91 阅读

【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神经

神经网络

算法优化

优化算法

原创 2022-08-15 23:57:46 588 阅读

【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,

神经网络

遗传算法

权值

原创 2022-06-01 01:27:30 9510 阅读

【SVM分类】基于海鸥算法优化支持向量机SVM实现分类附matlab的代码

1 简介支持向量机是一种建立在统计学习理论上的机器学习方法, 它追求结构化风险最小而不是经验风险最小, 具有很强的推广能力. SVM 是从线性可分的二分类问题发展而来的, 其基本思想是寻找两类样本的最优分类面, 使得两类样本的分类间隔 ( margin) 最大. 以图 1 所示为例. 图中: 实心点和空心点分别代表两类样本; H 为分类线, H1 和 H2 分别为各类中离分

matlab代码

参考文献

路径规划

原创 2022-05-30 21:46:34 7728 阅读

【BP分类】基于花朵授粉算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

1 简介为了提高分类的准确性,降低因预测精度不高带来的电能损失,提出将花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)与BP神经网络相结合,利用FPA算法具有收敛速度快,全局搜索能力强的特点,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,改善传统BP神经网络因权值和阈值的选择具有随机性而陷入局部最优和收敛速度慢的缺点.最后,通过某地区实际负荷数据验证了优化后的BP

神经网络

权值

参考文献

原创 2022-05-30 20:56:33 3228 阅读

【DELM分类】基于灰狼算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码

1 简介人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够

深度学习

原始数据

数据

原创 2022-05-25 23:24:52 250 阅读

【lssvm预测】基于风驱动算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现交通流数据回归预测附matlab代码

1 简介短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用

支持向量机

最小二乘

神经网络

原创 2022-05-22 10:57:46 249 阅读

【LSTM预测】基于RNN-LSTM卷积神经网络实现空调功耗数据回归预测附Matlab代码

1 简介编辑编辑编辑2 部分代码function [train_data,test_data]=LSTM_data_process()%% 数据加载并完成初始归一化train_data_initial= [0.4413 0.4707 0.6953 0.8133 0.4379 0.4677 0.6981 0.8002 0.4517 0.4725 0.7006 0.8201;

上传

归一化

d3

原创 2022-05-22 09:38:52 303 阅读

【lssvm预测】基于花朵授粉算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测附matlab代码

1 简介短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析

支持向量机

最小二乘

神经网络

原创 2022-05-21 00:09:12 303 阅读

【lssvm预测】基于天鹰算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码

1 简介短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用

支持向量机

最小二乘

神经网络

原创 2022-05-18 20:07:31 244 阅读

【GMDH】基于BILSTM, GMDH和遗传神经网络实现COVID数量的回归预测附matlab代码

1 简介一般情况,学者们采用人工智能,数学建模等方式预测COVID-19的传播.然而有的数学模型,其理论推导过程复杂且专业性强,不易理解和推广;有些数学模型需要提前估计参数,在参数确定环节就会引起一定的失真;在统计数据集时,学者们都更偏爱以当日报道的确诊总人数为子集.文章以每日报道的新增确诊人数为子集,基于大量的实时动态变化数据,不需要流行病学方面的专业知识,分别以BILSTM, GM

神经网络

线性系统

数学模型

原创 2022-05-18 18:41:55 171 阅读

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