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基于MATLAB的MLP多层感知机多输入回归预测（含完整源码及数据）

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简介：
本项目利用MATLAB开发了一个用于回归预测的多层感知机(MLP)模型，适用于处理多输入数据。提供了完整的代码和所需的数据集，便于研究与应用。 MATLAB实现MLP多层感知机的多输入回归预测（包含完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，具有7个特征和1个输出变量。程序乱码问题可能是由于版本不一致导致，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。

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  • 基于MATLAB的MLP多层感知机多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了一个用于回归预测的多层感知机(MLP)模型，适用于处理多输入数据。提供了完整的代码和所需的数据集，便于研究与应用。 MATLAB实现MLP多层感知机的多输入回归预测（包含完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，具有7个特征和1个输出变量。程序乱码问题可能是由于版本不一致导致，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MATLAB的MLP多层感知机多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了一种基于MLP（多层感知机）的算法模型，用于处理和分析复杂的数据集，并进行高效的多特征分类与预测。提供完整的源代码以及相关测试数据，便于学习与实践。 MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据）。该数据包含多个特征进行分类，输入15个特征，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的MLP多层感知机时间序列预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，实现了一种基于MLP多层感知机的时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于学习与研究。 使用MATLAB实现MLP多层感知机进行单变量时间序列预测的完整源码和数据。由于版本不一致导致程序出现乱码问题，可以将文件用记事本打开并复制代码内容。建议运行环境为MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的SSA-XGBoost多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现SSA-XGBoost模型，用于多输入变量的回归预测分析，并提供完整代码与数据集供研究参考。 MATLAB实现SSA-XGBoost多输入回归预测（完整源码和数据）。使用麻雀算法优化XGBoost模型，处理的数据为具有7个特征的多输入回归类型，并输出一个变量。如果遇到程序乱码问题，请用记事本打开并复制到你的文件中解决。运行环境要求MATLAB2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的SSA-GRNN多输入回归预测（含完整源码及数据）
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    本研究开发了一种结合SSA与GRNN算法的多输入回归预测模型，并采用MATLAB实现。包含详细代码和实验数据，适用于深度学习和时间序列分析。 标题中的“MATLAB实现SSA-GRNN多输入回归预测”指的是使用MATLAB编程环境构建了一种结合了自适应小波奇异谱分析(SSA)和广义回归神经网络(GRNN)的多输入回归预测模型，适用于处理具有多个输入变量和单一输出变量的回归问题。MATLAB是一种广泛使用的数值计算软件，特别适合于科学计算和工程应用。 SSA（自适应小波奇异谱分析）是一种信号处理技术，通过分解和重构时间序列来提取其内在的周期性、趋势和其他特征，在预测领域可以用于识别数据的结构模式并提高预测准确性。GRNN（广义回归神经网络）以其快速学习和准确预测能力而著名，基于径向基函数(RBF)，通过最小化预测输出与实际输出之间的均方误差来训练网络。“平滑系数”是其关键参数，控制着网络的复杂性和泛化能力。 在这个项目中，“麻雀优化算法优化GRNN光滑系数”的应用进一步提高了GRNN的预测性能。这是一种模拟自然界麻雀觅食行为的全局优化算法，能有效地搜索解决方案空间并找到最优值。“均方误差”是衡量模型预测结果与实际值之间差异的主要指标。 压缩包内的文件包括： 1. `Copy_of_main.asv`：可能是备份的主程序文件。 2. `main.m`：执行预测模型的入口，包含SSA-GRNN模型构建和运行代码。 3. `SSA.m`：麻雀优化算法实现代码。 4. `calc_error.m`：计算预测误差函数，用于评估模型性能。 5. `initialization.m`：初始化设置文件，可能包括网络参数初始赋值或数据预处理步骤。 6. `fobj.m`：目标函数文件，包含均方误差的计算代码。 7. 图像文件（SSA-GRNN1.png, SSA-GRNN2.png, SSA-GRNN3.png）：可能是模型可视化结果或者算法流程图。 8. `data.xlsx`：数据文件，用于训练和测试模型。 项目通过MATLAB实现了结合了SSA的信号处理能力和GRNN非线性建模能力、优化平滑系数以最小化均方误差为目标的预测方法，并提高了预测精度。提供的源代码和数据为学习和研究这种预测方法提供了宝贵的资源。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的SVM多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现基于支持向量机(SVM)的多输入回归预测模型，并提供完整的代码和测试数据集。适合研究与学习使用。 MATLAB实现SVM支持向量机多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，包含7个特征和1个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求是MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于Matlab的KNN多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用Matlab实现了一种基于K近邻(KNN)算法的多输入变量回归预测模型，并提供了完整的代码和所需的数据集，旨在帮助用户理解和应用机器学习技术进行预测分析。 Matlab实现KNN K近邻多输入回归预测（完整源码和数据）： 1. 实现了基于多个特征的输入，并输出单个变量的多输入单输出回归预测； 2. 采用多种评价指标进行模型评估，包括R²、MAE、MSE、RMSE等； 3. 使用麻雀算法优化参数，如学习率、隐含层节点数和正则化参数； 4. 数据以Excel格式提供，便于替换和使用。该代码适用于Matlab 2020及以上版本的运行环境。
     
  • 基于MATLAB的PSO-GRNN多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现了PSO优化的GRNN模型用于复杂多输入数据的非线性回归预测，并提供了详细的源代码和实验数据。适合科研与工程应用需求。 MATLAB实现PSO-GRNN多输入回归预测（完整源码和数据）。使用粒子群优化广义回归神经网络进行预测，数据包含6个特征的多输入以及一个输出变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致，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MATLAB的RF随机森林多输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了RF随机森林算法用于复杂系统的多输入回归预测，并提供了完整的代码和测试数据，便于研究与应用。 MATLAB实现RF随机森林多输入回归预测（完整源码和数据）。该数据包含7个特征的多输入回归数据，并输出一个变量。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本。