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BLS回归预测采用黏菌算法优化宽度学习神经网络SMA，包含Matlab源码（第3568期）.zip

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简介：
Matlab研究室提供的资料包含了详细的仿真结果图，这些图表均是经过完整代码运行验证后获得的，并且代码经过了亲测确认，非常适合初学者使用。 1、 提供的代码压缩包内包含以下内容： 主函数：main.m； 辅助函数：其他m文件；这些文件无需用户自行运行即可使用。 同时，还提供了运行结果效果图，方便用户直观地了解程序的执行情况。 2、采用Matlab 2024b作为运行环境，并在执行过程中根据系统反馈进行必要的调整；如果遇到无法自行解决的问题，请通过私信与博主取得联系。 3、执行操作流程 首先，请将所有相关文件复制至Matlab的工作目录。随后，双击打开名为main.m的文件进行启动。接着，点击“运行”按钮，等待程序完成计算后即可获得最终结果。 4、仿真咨询 若您需要其他类型的服务，欢迎通过私信与博主联系，或扫描博客文章底部的二维码获取QQ名片。 4.1 博客及相关资源的完整源代码的提供 4.2 期刊文献或参考文献的完整复现 4.3 定制化的Matlab程序开发 4.4 开展科研领域的合作项目

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  • 【SMA-BLS回归预测】基于黏菌算法的宽度学习系统优化（多输入单输出）【附带Matlab代码 3568期】.zip
    优质
    本资源提供一种采用黏菌优化算法改进的宽度学习系统，用于实现高效准确的SMA-BLS回归预测模型。适用于多输入单输出问题求解，并包含完整Matlab实现代码（3568期）。 Matlab研究室上传的资料均包含对应的仿真结果图，这些图表是通过完整代码运行得出，并且经过测试确认可以正常工作，非常适合初学者使用。 1. 完整代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 - 运行结果效果图。 2. 代码适用于Matlab 2024b版本。如果在不同版本中遇到问题，请根据提示进行相应修改，或者寻求帮助解决。 3. 运行操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前的MATLAB工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行程序，并等待其完成以获取结果。 4. 有关仿真的咨询或进一步的服务需求，可以通过私信或者博客文章中的联系方式与博主取得联系。具体服务包括但不限于： - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作
     
  • 【BP预测回归】利用灰狼算法优化BP神经网络进行数据回归预测（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供了一种结合灰狼算法与BP神经网络的数据回归预测方法，并附有详细的MATLAB实现代码，适用于科研和工程应用。 版本：matlab2014/2019a，内含运行结果。 领域涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MatLab仿真项目。 内容涵盖标题所示的主题，并提供相关介绍。欲了解更多详情，请访问博主主页搜索博客。 适合人群：本科及硕士等阶段的教研学习使用。 博主简介：热爱科研工作的MATLAB开发者，注重技术和个人修养的同时提升，在MATLAB项目的合作方面欢迎交流探讨。
     
  • 【数据回归预测】利用遗传算法优化ELMAN神经网络的预测模型（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供了一个基于遗传算法优化ELMAN神经网络的数据预测模型，适用于时间序列分析。附带详尽的MATLAB实现代码和文档说明。 版本：MATLAB 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容：标题所示，详细介绍可在我主页搜索博客中查看。 适合人群：本科和硕士等科研学习使用。 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修身养性和技术提升上同步精进。有意向合作的MATLAB项目可以私信联系。
     
  • 基于海鸥优化算法的BP神经网络回归预测MATLAB代码优化
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    本研究提出了一种利用海鸥优化算法改进BP（Back Propagation）神经网络的回归预测模型，并提供了相应的MATLAB实现代码。该方法有效提升了预测精度和稳定性，为复杂数据集的分析提供了一个新的解决方案。 海鸥算法SOA优化BP神经网络预测的MATLAB代码可以直接运行。该代码会生成SOA-BP与传统BP方法的对比图，并计算RMSE、MAPE及MAE误差值，同时还会输出两者的预测结果对比表。数据集采用EXCEL格式存储，方便更换和操作。在使用过程中遇到任何问题，请直接留言询问。
     
  • 【FNN回归预测】利用MATLAB蝙蝠算法优化前馈神经网络（BA-FNN）进行数据回归预测【附带Matlab源码 2070期】
    优质
    本文介绍了一种基于MATLAB蝙蝠算法优化的前馈神经网络(BA-FNN)模型，用于高效的数据回归预测，并提供了该模型的Matlab源代码。 在海神之光上传的全部代码均可运行，并且经过验证是可用的，只需替换数据即可使用，适合初学者。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m和其他调用函数（其他m文件），无需额外的操作或运行结果效果图。 2. 运行所需版本为Matlab 2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应的修改。 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到MATLAB的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开除main.m之外的所有m文件； - 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要进一步的服务或咨询仿真相关的问题，请联系博主。 4.1 提供博客或资源中的完整代码 4.2 期刊或者参考文献的复现服务 4.3 MATLAB程序定制开发 4.4 科研合作方向包括但不限于以下智能优化算法优化前馈神经网络FNN分类预测系列： - 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化FNN； - 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化FNN； - 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化FNN； - 鲸鱼算法WOA/麻雀搜索算法SSA优化FNN； - 萤火虫算法FA/差分进化DE优化FNN。
     
  • 基于蚁群算法优化的BP神经网络回归预测MATLAB代码
    优质
    本作品介绍了一种结合了蚁群算法与BP神经网络的创新性回归预测模型，并提供了相应的MATLAB实现代码。该方法利用蚁群算法优化BP神经网络的权重和阈值，以提高预测精度和效率。适用于各种数据驱动的应用场景，如金融分析、气象预报等领域的复杂模式识别与预测任务。 蚁群算法ACO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，并且可以轻松更换数据。操作简便。如果在使用过程中遇到问题，请在评论区留言。
     
  • 【ELAMN预测】利用海鸥算法优化ELMAN神经网络进行数据回归预测的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供基于海鸥算法优化的ELMAN神经网络模型，用于数据回归预测的完整MATLAB实现代码。内含详细注释和示例数据，便于科研与学习应用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • BLS宽度学习MATLAB代码.zip
    优质
    本资源包提供了用于实现宽度学习系统（BLS）算法的MATLAB代码，适用于机器学习任务，特别是特征数量多的数据集处理。包含详细的注释和示例数据文件以帮助用户快速上手。 人工智能领域中的宽度学习方法，在这里提供了一个MATLAB版本的代码。有空的时候可以将这种方法与深度学习进行比较研究。