Advertisement

基于粒子群优化的小波神经网络的时间序列预测与回归分析，以及PSO-ANN在时间序列预测中的应用

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

简介：
本文探讨了利用粒子群优化（PSO）技术改进小波神经网络和人工神经网络模型，在时间序列预测及回归分析的应用，并展示了PSO-ANN方法的有效性。 基于MATLAB编程实现粒子群优化小波神经网络的时间序列预测功能。该程序能够对单列数据序列进行训练和测试，并且提供完整、可运行的代码，配有详细注释以方便后续扩展。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于粒子群优化的小波神经网络的时间序列预测与回归分析，以及PSO-ANN在时间序列预测中的应用
    优质
    本文探讨了利用粒子群优化（PSO）技术改进小波神经网络和人工神经网络模型，在时间序列预测及回归分析的应用，并展示了PSO-ANN方法的有效性。 基于MATLAB编程实现粒子群优化小波神经网络的时间序列预测功能。该程序能够对单列数据序列进行训练和测试，并且提供完整、可运行的代码，配有详细注释以方便后续扩展。
     
  • 基于Matlab的小波神经网络时间序列预测工具-小波神经网络时间序列预测.rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB开发的小波神经网络模型，专门用于进行高效的时间序列预测分析。包含详细代码和示例数据，帮助用户快速掌握该技术的应用与实现。 使用Matlab中的小波神经网络对时间序列进行预测。该研究内容包含在文件“小波神经网络来对时间序列进行预测.rar”中。主要探讨了如何应用小波神经网络技术来进行有效的时间序列预测分析。
     
  • 【BP时间序列预测】利用MATLAB中的粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BP）时间序列预测【附带Matlab源码 2966期】
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)进行时间序列预测，并提供完整的代码供参考学习。 海神之光上传的全部代码均可运行并经过验证为可用状态，只需替换数据即可使用，适合初学者；1、压缩包内容包括主函数：Main .m；所需数据文件；其他调用函数的M文件；无需额外操作可直接获取结果和效果图。2、适用版本Matlab 2019b；若运行时出现问题，请根据错误提示进行修改。3、使用步骤如下： 步骤一：将所有文件放置在当前MATLAB工作目录中； 步骤二：打开除Main.m之外的其他M文件，无需执行这些文件； 步骤三：点击运行按钮等待程序完成以获取结果。 4、若需要进一步的服务或咨询仿真问题，请联系博主；具体服务包括但不限于： 4.1 提供博客或资源中的完整代码 4.2 根据期刊或其他文献进行复现工作 4.3 定制MATLAB程序 4.4 科研合作，涉及的智能优化算法与BP神经网络分类预测系列程序定制或科研方向包括： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化BP 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化BP 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化BP 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀搜索算法SSA优化BP 4.4.5 萤火虫算法FA/差分进化DE优化BP
     
  • 时间序列预测中的小波神经网络方法
    优质
    本文探讨了在时间序列预测中应用小波神经网络的方法，分析其优势并结合实例展示了该技术的应用前景。 该方法基于BP神经网络的拓扑结构，使用小波基函数作为隐含层节点的传递函数，并通过信号前向传播与误差反向传播来预测潮位数据。代码可以直接运行且具有较高的精度。
     
  • 时间序列预测中的小波神经网络方法
    优质
    本研究探讨了小波神经网络在时间序列预测中的应用，结合小波变换与人工神经网络的优势，以提高预测精度和效率。 利用小波神经网络对时间序列进行分析，并预测交通流量。
     
  • 时间序列预测的小波神经网络代码
    优质
    本项目提供了一套基于小波变换与神经网络结合的时间序列预测解决方案，旨在通过Python等编程语言实现高效、精准的预测模型。 小波神经网络的时间序列预测代码 这段文字似乎只是重复了同样的短语“小波神经网络的时间序列预测代码”。如果这是请求编写或查找此类代码的提示，那么可以简化为： 需要关于如何使用小波神经网络进行时间序列预测的相关代码示例。
     
  • Python中的神经网络时间序列预测
    优质
    本项目探讨了利用Python进行神经网络时间序列预测的方法，通过构建和训练模型来分析历史数据并预测未来趋势。 神经网络在时间序列预测中的应用可以通过Python语言实现，使用LSTM模型进行深度学习。
     
  • 基于LSTM的神经网络时间序列预测
    优质
    本研究利用长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行时间序列预测，通过深度学习技术捕捉数据中的长期依赖关系，有效提高了预测精度和稳定性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络），用于处理序列数据。传统神经网络模型从输入层到隐含层再到输出层是全连接的，并且各层之间的节点没有相互连接，这使得它们在处理时间序列问题时表现不佳。相比之下，RNN通过引入反馈机制来解决这一局限性，允许信息在网络中循环流动，从而更好地捕捉序列数据中的依赖关系和上下文信息。LSTM作为RNN的一种变体，则进一步改进了这种结构以克服长期依赖的问题，在多个应用场景中表现出色。
     
  • 基于Elman神经网络的时间序列预测
    优质
    本研究利用Elman循环神经网络模型进行时间序列分析与预测，通过引入上下文层捕捉序列数据中的依赖关系，以提高预测准确性。 Elman神经网络时间序列预测MATLAB源代码附带使用教程（Elman时序预测MATLAB） 1. 直接替换数据即可使用，无需理解代码。 2. 代码注释详细，便于学习。 3. 可设置延时步长。 4. 自动计算最佳隐含层神经元节点数量。 5. 图像结果精细齐全。 6. 提供多种误差指标的自动计算功能，包括误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率以及相关系数R等。 7. 支持Excel数据集导入，直接替换数据即可使用。 8. 可自动随意设置测试集数量。 9. 注释了结果在工作区。
     
  • LSTM神经网络的时间序列预测
    优质
    本研究探讨了利用长短期记忆（LSTM）神经网络进行时间序列预测的方法和应用，展示了其在处理长期依赖性问题上的优势。 关于LSTM的学习资料可以供大家参考。这里演示了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）和长短期记忆循环神经网络（Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network, LSTM RNN）的工作过程。