基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])]; gen = 0;Js = 0...

基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 其整体性能优于基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真-CSDN博客 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```while gen < MAXGEN gen Pe0 &#...

基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
1.程序功能描述基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真,采用的双BP神经网络结构如下: 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 三个算法的误差对比: 3.核心程序```LEN = 10;%样本的划分for i = 1:length(C)-LEN Price1(:...

基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
1.程序功能描述 基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真。对比BP神经网络,遗传优化bp神经网络以及改进遗传优化BP神经网络。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 三个算法的误差对比: 三个算法的数据预测曲线对比: 3.核心程序 %构建BP网络 net = newf...

基于贝叶斯优化卷积神经网络(Bayes-CNN)的多因子数据分类识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 贝叶斯优化过程 贝叶斯优化后的CNN训练和识别结果 标准的CNN的识别结果 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) ```% 使用贝叶斯优化算法确定最优的批次大小和学习率[MBsize, Lr] = func_BOA(...

基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真
1.程序功能描述 通过蛙跳优化算法,优化神经网络的权值参数,然后使用优化后的神经网络模型对数据进行预测,输出预测曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序```% 数据归一化预处理Vmin1 = min(X);Vmax1 = max(X);Vmin2 = min(Y);Vmax2 = max(Y);XN = X;YN = Y;% 对输入数据X进行...

m基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下: CNN训练结果 GA优化之后的CNN训练结果 GA优化过程得到的均值收敛过程 CNN与GA优化CNN的识别率对比 本课题采用的数据库如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法是一种结合了遗传算法(GA)和卷积神经网络(CNN)的深度学习算法,用于手势识别任务。该算法利用遗传...

基于PSO优化BP神经网络PID控制器matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.算法涉及理论知识概要 PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。通过Kp, Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。 PID 控制器的方块图PID 控制器是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件。这个控制器把收集到的数据和一个参考值进...

基于遗传算法优化的BP神经网络图像分割matlab仿真
1.算法描述 遗传算法(Genetic Algorithm-GA)是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中,按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选,从而使适配值高的个体被保留下来,组成新的群体,新群体中各个体适应度不断提高,直至满足一定的极限条件。此时,群体中适配值最高的个体即为待优化参数的最优...

m基于GA遗传优化BP神经网络的传感器故障诊断matlab仿真
1.算法描述 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”,在算法中也即是以二进制编码的串。并且,在执行遗传算法之前,给出一群“染色体”,也即是假设解。然后,把这些假设解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则,从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制,再通过交叉,变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样,一代一代地进化,最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上,它就是问题的最优解。 ...

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