Advertisement

PSO-BP与PSO预测及其程序实现

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

简介：
本研究探讨了基于粒子群优化（PSO）的BP神经网络（PSO-BP）及标准PSO算法在时间序列预测中的应用，并实现了相应的计算机程序。 PSO-BP神经网络预测程序，包含所需数据。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PSO-BP与PSO预测及其程序实现
    优质
    本研究探讨了基于粒子群优化（PSO）的BP神经网络（PSO-BP）及标准PSO算法在时间序列预测中的应用，并实现了相应的计算机程序。 PSO-BP神经网络预测程序，包含所需数据。
     
  • 基于PSO-BP回归预测的Python实现
    优质
    本项目采用粒子群优化算法与BP神经网络结合的方法，利用Python编程语言实现了股票价格等连续值数据的高效回归预测模型。 运行pso.py后获得优化参数，将这些参数代入pso-bp.py即可得到结果。
     
  • 基于PSO-BP神经网络的风电功率预测研究及MATLAB实现
    优质
    本研究采用改进粒子群优化算法与BP神经网络结合的方法，旨在提高风力发电功率预测精度，并通过MATLAB进行仿真验证。 本段落研究了基于粒子群优化算法（PSO）与BP神经网络的风电功率预测方法，并对相关论文中的图表及实验结果进行了复现。
     
  • PSO-BP（MATLAB版）
    优质
    PSO-BP (MATLAB版) 是一款基于粒子群优化算法改进的反向传播神经网络工具箱，适用于复杂模式识别和函数逼近问题，可在MATLAB平台上高效实现机器学习模型训练。 用蚁群算法训练BP神经网络的程序包含非常实用的MATLAB代码。
     
  • 基于PSO-BP算法的MATLAB程序
    优质
    本简介介绍了一种结合粒子群优化（PSO）与反向传播（BP）神经网络的混合算法，并提供了该算法在MATLAB环境下的实现代码。通过优化BP算法的学习过程，PSO能够有效避免陷入局部极小值，提高训练效率和精度。 关于粒子群优化BP神经网络的MATLAB程序，希望对大家有所帮助。
     
  • MATLAB源码：运用BP、RBF及PSO-RBF进行数据预测
    优质
    本作品提供了基于MATLAB的源代码，实现利用BP（反向传播）、RBF（径向基函数）和PSO-RBF算法对各类数据集进行准确预测。通过这些先进的机器学习技术，可以有效解决复杂的模式识别与回归分析问题，为科研及工程应用提供强大工具。 使用BP、RBF和PSO-RBF方法进行数据预测，并包含相关代码和数据。
     
  • PSO-BP (MATLAB)_BP神经网络的PSO-BP优化_psobp_train
    优质
    简介：本文介绍了一种利用粒子群优化（PSO）算法改进反向传播（BP）神经网络训练效果的方法，提供了一个名为psobp_train的MATLAB实现工具。 使用PSO算法训练BP神经网络，已有模型，只需添加输入和输出数据。