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基于Matlab的WOA-BP算法优化多输入多输出预测及其完整源码与数据

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简介：
本项目基于Matlab开发，结合鲸鱼优化算法（WOA）改进BP神经网络模型，用于提升多输入多输出系统的预测精度，并提供完整的代码和数据支持。 使用Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络进行多输入多输出预测（包含完整源码和数据）： 1. 数据集名为data，包括10个输入特征和3个输出变量。 2. main.m是主程序文件。 3. 在命令窗口中会显示MBE、MAE和R²值。可以在下载区获取相关代码及数据内容。 4. 提供案例数据可以直接运行，并能够一键生成图表展示结果。 5. 确保将所有程序和数据放置于同一文件夹内，且使用Matlab 2023及以上版本进行环境配置。 6. 此代码具有参数化编程的特点，方便用户调整相关设置；同时，其编写思路清晰、注释详尽。

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  • 基于Matlab的WOA-BP算法优化多输入多输出预测及其完整源码与数据
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    本项目基于Matlab开发，结合鲸鱼优化算法（WOA）改进BP神经网络模型，用于提升多输入多输出系统的预测精度，并提供完整的代码和数据支持。 使用Matlab实现WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络进行多输入多输出预测（包含完整源码和数据）： 1. 数据集名为data，包括10个输入特征和3个输出变量。 2. main.m是主程序文件。 3. 在命令窗口中会显示MBE、MAE和R²值。可以在下载区获取相关代码及数据内容。 4. 提供案例数据可以直接运行，并能够一键生成图表展示结果。 5. 确保将所有程序和数据放置于同一文件夹内，且使用Matlab 2023及以上版本进行环境配置。 6. 此代码具有参数化编程的特点，方便用户调整相关设置；同时，其编写思路清晰、注释详尽。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络多输入多输出预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB开发了BP神经网络模型，实现多输入多输出的数据预测，并提供了完整的代码和所需数据集。 MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）。该数据用于多输入多输出预测，包含10个输入特征和3个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于霜冰优化算法的RIME-HKELM回归预测(MATLAB完整源码及数据)(多输入单输出)
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    本研究采用霜冰优化算法改进的HKELM模型进行回归预测，适用于多输入单输出问题。附有MATLAB完整源码和所需数据集。 基于霜冰优化算法的混合核极限学习机RIME-HKELM回归预测（多输入单输出），提供MATLAB完整源码及数据。程序已调试好，无需更改代码即可直接使用！输入数据格式为Excel。 该RIME算法较为新颖，在知网中的发文量较少，具有一定的创新性，适合用于发表论文。 代码包含详细的中文注释，并配有5张图表以供参考和展示预测结果。评价指标包括：决定系数（$R^2$）、平均绝对误差（MAE）、均值偏差误差（MBE）、平均绝对百分比误差（MAPE）及均方根误差（RMSE），代码质量高，便于学习与数据替换。
     
  • 基于CPO-BP算法与冠豪猪优化的MATLAB BP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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    本研究运用CPO-BP算法结合冠豪猪优化技术改进BP神经网络，在MATLAB环境下实现高效多输入单输出回归预测，提供完整代码与实验数据支持。 CPO-BP回归基于冠豪猪优化算法与BP神经网络（多输入单输出）的MATLAB代码。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理及元胞自动机等领域的算法仿真，提供更多仿真源码和数据集定制服务。
     
  • 基于MATLAB的DBO-BP蜣螂算法优化BP神经网络的多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究采用MATLAB实现了一种结合DBO蜣螂搜索算法与BP神经网络的混合模型，专为多输入单输出的回归预测问题设计。通过优化BP网络权重和阈值，该方法显著提升了预测精度，并提供了完整的源代码及实验数据以供参考学习。 MATLAB实现DBO-BP多输入单输出回归预测（完整源码和数据）：使用蜣螂算法优化BP神经网络进行多输入回归预测，数据包含两个特征的输入和一个变量的输出。程序乱码可能是因为版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于OOA-LSSVM鱼鹰优化算法的MATLAB数据多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目运用OOA-LSSVM鱼鹰优化算法实现MATLAB环境下数据的多输入单输出回归预测，提供完整的源代码和相关数据集。 Matlab基于OOA-LSSVM鱼鹰算法优化最小二乘支持向量机的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 1. 数据集文件名为data，包含6个特征的输入变量以及一个目标输出变量。 2. 主程序为main.m，其余均为函数文件且无需运行。 3. 使用鱼鹰算法优化最小二乘支持向量机中的RBF核函数参数gam和sig。 4. 确保将所有代码和数据放置在同一文件夹内，并使用Matlab 2018及以上版本进行运行。 5. 运行后，命令窗口会输出包括R²、MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）和MBE（均值偏差）在内的多项评价指标结果。 6. 程序能够生成预测效果图、迭代优化图以及相关分析图等可视化内容。 7. 代码采用参数化编程方式，方便用户调整各项参数；同时注释详尽，便于理解程序逻辑。 8. 此项目适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业的大学生课程设计、期末作业或毕业论文制作。 该算法仿真工作由一位在某知名技术公司工作的资深工程师完成。他拥有超过八年的Matlab与Python编程经验，在智能优化算法、神经网络预测模型构建以及信号处理等领域具有丰富的实践经验，同时也擅长元胞自动机等多种领域的算法仿真实验研究。
     
  • 基于MATLAB的DNN神经网络多输入多输出预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发深度神经网络(DNN)，实现复杂系统的多输入多输出预测模型，并提供完整的代码和训练数据，便于研究与应用。 MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据）：使用深度神经网络/全连接神经网络进行预测，其中数据包含10个特征作为输入以及3个变量作为输出。若遇到程序乱码问题，请用记事本打开并复制到文件中解决。建议运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的PSO-BP算法在多输入单输出回归预测中的应用（含完整源码及数据）
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    本研究运用MATLAB平台，结合粒子群优化与反向传播神经网络技术，开发了一种高效的多输入单输出回归预测模型，并提供了包含源代码和实验数据的完整案例。 MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据）。使用MATLAB进行PSO-BP多输入单输出回归预测，其中包含7个特征作为输入，一个结果作为输出，并且通过该方法来优化权重和阈值。同样地，在时间序列预测中也应用了相同的策略。评价指标包括平均绝对误差（MAE）、均偏误差（MBE）以及均方误差（MSE）。
     
  • 基于Matlab的GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP及BP算法的多输入单输出回归预测（含完整源码与数据）
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    本文提出并比较了四种回归预测方法——GA-APSO-MBP，GA-MBP，MBP和BP，在Matlab环境下应用于多输入单输出系统，并提供了完整的代码和实验数据。 1. 使用Matlab实现GA-APSO-MBP、GA-MBP、MBP以及标准的BP神经网络进行多输入单输出回归预测（包含完整源码和数据）； 2. 对比改进遗传算法与粒子群优化方法用于双层BP神经网络，包括遗传优化后的双层结构、未经过遗传算法优化的双层结构及单一层次BP神经网络； 3. 输入为7个特征变量，输出单个结果；运行环境要求Matlab 2018及以上版本； 4. 编程特点：采用参数化编程方式，易于修改各参数值，并且代码逻辑清晰、注释详尽。 5. 推荐对象包括计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生，在课程设计、期末作业或毕业项目中可作为参考内容使用； 6. 作者简介：某知名公司高级算法工程师，拥有8年运用Matlab和Python进行智能优化算法研究与神经网络预测的实战经验；擅长领域涵盖信号处理、元胞自动机等多种仿真实验。
     
  • 基于MATLAB的DBN回归预测（含多输入单输出完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，实现深度信念网络(DBN)用于回归预测任务，支持多输入单输出模式，并提供完整的代码和测试数据集。 回归预测 | MATLAB实现DBN（深度置信网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本的运行环境。