Advertisement

基于麻雀算法（SSA）优化径向基神经网络（SSA-RBF）的时间序列预测及参数调整(matlab代码, 扩散速度优化与交叉验证)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)和径向基函数神经网络(RBF)的创新时间序列预测模型(SSA-RBF)，并采用扩散速度优化策略及交叉验证技术来改进参数调整，以提高预测精度。相关MATLAB代码可供参考应用。 基于麻雀算法（SSA）优化径向基神经网络（SSA-RBF）的时间序列预测方法采用MATLAB代码实现，其中优化参数为扩散速度，并使用交叉验证进行评估。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高且易于学习与替换数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于麻雀算法（SSA）优化径向基神经网络（SSA-RBF）的时间序列预测及参数调整(matlab代码, 扩散速度优化与交叉验证)
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法(SSA)和径向基函数神经网络(RBF)的创新时间序列预测模型(SSA-RBF)，并采用扩散速度优化策略及交叉验证技术来改进参数调整，以提高预测精度。相关MATLAB代码可供参考应用。 基于麻雀算法（SSA）优化径向基神经网络（SSA-RBF）的时间序列预测方法采用MATLAB代码实现，其中优化参数为扩散速度，并使用交叉验证进行评估。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高且易于学习与替换数据。
     
  • 基于灰狼算法(GWO)的径向基神经网络(GWO-RBF)时间序列预测及参数优化(matlab代码, 优化扩散速度并使用交叉验证)
    优质
    本研究采用灰狼优化算法对径向基函数神经网络进行训练，用于改进时间序列预测精度，并通过Matlab实现模型与算法。着重于优化扩散速度参数并通过交叉验证技术提升模型性能。 基于灰狼算法（GWO）优化径向基神经网络（GWO-RBF）的时间序列预测方法。该方法使用MATLAB代码实现，并通过交叉验证来调整扩散速度参数。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型性能。代码质量高，易于学习并可方便地替换数据进行实验。
     
  • 基于灰狼算法（GWO）的径向基神经网络（RBF）时间序列预测优化及MATLAB实现，参数调整包括扩散速度和交叉验证
    优质
    本文提出了一种结合灰狼优化算法(GWO)与径向基函数神经网络(RBFNN)，用于改进时间序列预测性能的方法，并详细介绍了在MATLAB中的具体实现过程以及对扩散速度和交叉验证的参数调优策略。 基于灰狼算法（GWO）优化径向基神经网络（RBF），用于时间序列预测的MATLAB代码。该代码通过交叉验证来优化扩散速度参数，并采用多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。此代码质量极高，便于学习者理解和替换数据使用。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)的BP神经网络MATLAB代码优化
    优质
    本研究利用麻雀搜索算法（SSA）对BP神经网络进行优化，并提供相应的MATLAB实现代码，以提高其预测精度和效率。 麻雀搜索算法（SSA）优化BP网络的MATLAB代码可以顺利运行。使用SSA优化BP神经网络能够实现良好的预测效果，并且该算法是在2021年提出的，非常实用有效。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)的BP神经网络回归预测MATLAB代码优化
    优质
    本研究提出了一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络参数的方法，并提供了相应的MATLAB代码，以提高回归预测精度。 麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络回归预测的MATLAB代码可以直接运行EXCEL格式的数据集，并且可以方便地更换数据。如果在使用过程中遇到任何问题，请在评论区留言。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)的BP神经网络回归预测优化
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法（SSA）与BP神经网络的方法，用于改进回归预测模型的性能，通过优化网络参数提高了预测精度和效率。 本段落提供了一个详细的Matlab程序代码解释，适合初学者参考学习。
     
  • 基于Matlab的SSA-BiLSTM：麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络的时间序列预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与BiLSTM模型的方法，用于优化时间序列预测性能。通过MATLAB实现，并提供源代码和实验数据，以供学术交流使用。 Matlab实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测方法如下： 1. 实现了使用麻雀算法（SSA）对双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）进行参数优化，包括隐含层节点数量、训练次数和学习率。 2. 输入数据为单变量的时间序列数据，即一维数据集。 3. 运行环境要求Matlab 2020及以上版本。运行主程序文件SSABiLSTMTIME即可执行预测任务；其他函数文件无需单独运行，并且所有代码及所需的数据应放置在同一文件夹中，其中data子目录包含用于训练和测试的原始数据集。 4. 在命令窗口输出模型评估指标包括平均绝对误差（MAE）、平均相对百分比误差（MAPE）以及均方根误差（RMSE）。
     
  • 基于麻雀搜索算法(SSA)的BP神经网络优化.rar
    优质
    本资源提供了一种结合麻雀搜索算法（SSA）与BP神经网络的方法，旨在通过优化BP网络的权重和阈值来提升其性能。适用于机器学习及智能计算领域研究者使用。 较新的优化算法使用麻雀搜索算法（SSA）来自动选择BP神经网络的权重与阈值参数。文件列表如下： - 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\data.mat, 46404 字节, 最后修改日期：2011-03-04 - 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\fun.m, 1050 字节, 最后修改日期：2020-03-28 - 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\SSA.m, 4839 字节, 最后修改日期：2020-10-12 - 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络，大小为0字节, 最后修改日期：2020-03-29
     
  • 基于遗传算法优化径向基神经网络的多变量数据回归预测（GA-RBF），含MATLAB代码及扩散速度参数优化
    优质
    本研究提出了一种结合遗传算法与径向基函数神经网络的方法，用于优化多变量数据的回归预测。通过调整扩散速度参数并提供详细的MATLAB实现代码，显著提升了模型的预测精度和效率。 基于遗传算法（GA）优化径向基神经网络（GA-RBF）的数据回归预测方法适用于多变量输入模型。本段落提供了一个高质量的MATLAB代码示例，用于优化扩散速度参数，并采用交叉验证进行评估。评价指标包括：R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，该代码不仅易于学习，还可以方便地替换数据以适应不同应用场景的需求。