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基于粒子群算法优化卷积神经网络（PSO-CNN）的回归预测模型，采用多变量输入并优化学习率和批大小参数

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简介：
本研究提出了一种结合粒子群优化与卷积神经网络的回归预测模型(PSO-CNN)，通过调整学习率和批量大小等关键参数，并利用多变量数据输入提高预测精度。 基于粒子群算法优化卷积神经网络（PSO-CNN）的回归预测模型使用多变量输入。该模型需要在2018b及以上版本的MATLAB中运行，并且优化参数包括学习率、批大小(batch size)、正则化参数等。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习者使用并替换数据。

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  • 基于粒子群算法优化卷积神经网络（PSO-CNN）的回归预测模型，采用多变量输入并优化学习率和批大小参数
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    本研究提出了一种结合粒子群优化与卷积神经网络的回归预测模型(PSO-CNN)，通过调整学习率和批量大小等关键参数，并利用多变量数据输入提高预测精度。 基于粒子群算法优化卷积神经网络（PSO-CNN）的回归预测模型使用多变量输入。该模型需要在2018b及以上版本的MATLAB中运行，并且优化参数包括学习率、批大小(batch size)、正则化参数等。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习者使用并替换数据。
     
  • 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络（WOA-CNN）的回归预测模型，支持多变量输入及参数优化（学习率、批大小等）
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    本研究提出了一种结合鲸鱼算法与卷积神经网络的创新回归预测模型(WOA-CNN)，能够有效处理多变量数据，并自动优化关键参数如学习率和批大小。 基于鲸鱼算法优化卷积神经网络（WOA-CNN）的回归预测模型采用了多变量输入结构。该方法优化了学习率、批大小(batch size)以及正则化参数等关键参数，适用于Matlab 2018b及以上版本。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以确保代码的质量极高且易于理解和使用，并方便用户替换数据进行测试或研究。
     
  • 利用粒子群优化卷积神经网络(PSO-CNN)进行回归预测的多变量输入模型（含Matlab完整源码）
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    本研究提出了一种基于粒子群优化算法与卷积神经网络结合的多变量输入回归预测模型(PSO-CNN)，并提供了详细的MATLAB实现代码。该模型通过自动调整CNN参数，提高了复杂数据集上的预测精度和效率。 基于粒子群算法优化卷积神经网络（PSO-CNN）的回归预测模型使用多变量输入，并对学习率、批大小以及正则化系数进行了参数优化。该模型采用多种评价指标进行性能评估，包括R2值、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSEP)和平均绝对百分比误差(MAPE)，代码质量高且便于学习与数据替换。 具体而言，经过测试后得到的评价结果如下： - 平均绝对误差（MAE）：1.5424 - 均方误差（MSE）：5.074 - 均方根误差（RMSEP）：2.2526 - 决定系数（R^2）：0.91858 - 剩余预测残差（RPD）：3.5173 - 平均绝对百分比误差（MAPE）：0.043382
     
  • 基于PSO算法的卷积神经网络参数优化(PSO优化CNN)
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    本研究提出了一种利用粒子群优化（PSO）算法对卷积神经网络(CNN)进行参数优化的方法，以提高模型性能。通过实验验证了该方法的有效性及优越性。 深度神经网络（DNN）在多种任务中取得了显著的成功，但这些模型的性能很大程度上依赖于超参数的选择。优化这些超参数是设计深度神经网络的一个重要挑战。我们提出使用粒子群优化算法（PSO）来选择和调整模型中的关键参数。实验结果表明，在MNIST数据集上的测试中，采用PSO进行优化后的卷积神经网络(CNN)模型能够达到较高的分类准确率，并且可以进一步提升现有CNN结构的性能表现。因此，PSO技术是实现自动化超参数搜索及有效利用计算资源的有效手段。 针对传统 CNN 算法存在的收敛速度慢和过拟合等问题，本段落提出了一种结合 PSO 和 CNN 的图像分类方法。通过对 CNN 中各个超参数对其性能影响进行分析后，我们引入了 PSO 优化算法来增强模型的特征提取能力。具体而言，在这一框架下，我们将CNN中需要训练的所有权重视为粒子，并利用PSO对这些权重进行迭代优化调整；更新后的参数再被用于CNN网络中的前向传播过程，通过不断调节连接权矩阵并重复该步骤直至误差达到收敛条件为止。这种方法旨在实现最终的模型性能提升。
     
  • 基于Matlab的PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多输入单输出回归预测(含完整源码及数据)
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    本研究利用MATLAB开发了一种结合粒子群优化（PSO）与卷积神经网络（CNN）的技术，用于改善多输入单输出的回归预测模型。通过优化CNN中的参数设置，该方法显著提升了预测精度，并附带提供了完整源码和数据集供参考学习。 Matlab实现PSO-CNN粒子群算法优化卷积神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。运行环境为MATLAB2018及以上版本，优化参数包括学习率、批大小以及正则化系数。
     
  • 基于粒子群算法PSO的BP神经网络回归预测MATLAB代码优化
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    本研究运用粒子群优化（PSO）算法改进了传统的反向传播（BP）神经网络模型，并提供了一套用于回归预测问题的MATLAB代码，以实现更高效的参数寻优和预测精度提升。 这段文字描述了一段MATLAB代码的功能：使用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络进行预测，并直接输出对比结果。运行该代码后可得到PSOBP与传统BP的对比图，以及RMSE、MAPE、MAE等误差计算的结果和表格形式的预测结果对比表。数据集为EXCEL格式，方便更换使用。若在代码使用过程中遇到问题，可在评论区留言寻求帮助。
     
  • 基于MATLAB的RIME-CNN-SVM算法优化卷积神经网络和支持向量机的多变量回归预测
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    本研究提出了一种结合CNN与SVM的新型RIME-CNN-SVM算法，利用MATLAB进行实现，旨在提升多变量回归预测精度。通过优化卷积神经网络和支持向量机，该方法在多个数据集上展现了卓越性能。 本项目提供了一种基于RIME-CNN-SVM霜冰优化算法的多变量回归预测模型，并且可以直接在Matlab 2021及以上版本中运行。该模型采用包括 R²、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和 MAPE（平均相对百分比误差）在内的评价指标，代码质量高，易于学习并可灵活替换数据。 新算法RIME优化了卷积神经网络(CNN)的参数设置，具体包括批处理大小、学习率以及正则化系数的选择。这有助于避免人为设定参数时可能出现的盲目性，并进一步提升了预测精度。 项目中包含一个主程序文件main.m和多个辅助函数文件，无需单独运行这些函数。数据集以Excel格式存储在data目录下，适用于多输入单输出的数据回归预测场景（即7个特征对应1个目标变量）。代码注释详尽清晰，非常适合初学者使用。 直接替换data中的Excel数据即可进行新的预测任务，并且整个项目具有很高的灵活性和扩展性。
     
  • 基于PSO粒子群算法的神经网络优化
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    本研究探讨了利用PSO（粒子群优化）算法来改进神经网络性能的方法，通过调整权重和阈值以达到更好的预测精度。 PSO粒子群算法可以优化神经网络，克服BP神经网络容易陷入局部极小值且收敛速度慢的问题，从而提高网络的泛化能力。
     
  • 基于粒子群优化的BP神经网络在Matlab中的数据回归预测（PSO-BP回归）
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    本研究结合了粒子群优化算法与BP神经网络，提出了一种改进的数据回归预测方法，并在MATLAB中实现。通过PSO优化BP网络权重和阈值，提高了模型的精度和泛化能力，适用于复杂数据集的回归分析。 1. 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV16V4y1D7UX/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现粒子群优化算法来优化BP神经网络的数据回归预测，提供完整源码和数据。 3. 实现多变量输入、单变量输出的数据回归预测功能。 4. 评价指标包括：R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）以及RMSE（均方根误差）。 5. 包含拟合效果图与散点图展示结果。 6. 数据文件采用Excel格式，建议使用2018B或以上版本的Excel打开。