【Matlab智能算法】PSO优化（双隐层）BP神经网络算法
1.优化思路BP神经网络的隐藏节点通常由重复的前向传递和反向传播的方式来决定，通过修改或构造训练方式改隐藏的节点数，相应的初始权重和偏置也会随之变化，从而影响网络的收敛和学习效率。为了减少权重和偏置对模型的影响，采用粒子群算法对BP神经网络模型的权重和偏置进行优化，从而加快网络的收敛速度和提高网络的学习效率。优化的重点在于如何构造关于模型权重和偏置的目标函数，即PSO的适应度函数的编写。将PSO....
慢SQL的模板化算法优化
变更背景当前慢SQL链路会对每条SQL进行SQL模板化处理，即对原始SQL去除变量参数后得到SQL模板，再对SQL模板进行加密获得SQLHASH。例如，原始SQL为select name, age, score from study where age > 20 and score > 10时：SQ...
GWO-BP分类预测 | Matlab灰狼算法优化BP神经网络分类预测
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
TSO-BP分类预测 | Matlab金枪鱼算法优化BP神经网络分类预测
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GA-BP回归预测 | Matlab 遗传算法优化算法优化BP神经网络回归预测
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分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测 @TOC 预测效果 基本介绍 1.分类预测 | MATLAB实现GAPSO-BP遗传算法组合粒子群算法优化BP神经网络多输入分类预测，运行环境Matlab2018b及以上；2.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。3.输入15个特征，输出4类标签。 模型描述 ...
回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍MATLAB实现GA-APSO-IBP改进遗传-粒子群算法优化双层BP神经网络多输入单输出回归预测；程序包含：单隐含层BP神经网络、双层隐含层IBP神经网络、遗传算法优化IBP神经网络、改进遗传-粒子群算法优化IBP神经网络，结果显示改进的遗传-粒子群算法优化结果更佳。....
基于遗传算法优化BP神经网络的光伏出力预测研究（Matlab代码实现）
1 概述太阳能光伏发电系统输出受天文、地理、气象环境等多种因素的影响，系统输出是个非平稳的随机过程，具有波动性、间歇性、周期性的特点，是一个不可控源，大规模分布式光伏电源接入大电网时，如果光伏电站装机容量占电力总装机容量的比例失调会对大电网造成冲击，影响大电网运行的安全性和稳定性[1]。研究表明，当光伏穿透功率超过总功率的 10%时，会显著拉大电网最大峰谷差率，对电力调峰造成困难，影响电能质量和....
基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）
1 概述现实的世界中混沌现象无处不在,大至宇宙,小到基本粒子,都受到混沌理论支配.如气候变化会出现混沌现象,数学、物理、化学和生物中也存在混狸现象,混沌的出现,打破了学科之间的界限,是一门新兴的交叉学科.随着非线性动力学领域的发展,混沌时间序列预测已成为混沌领域研究的热点.许多专家学者在这一领域做了许多研究工作,如 EMD算法[1]、联合嫡扩维法[2]、支持向量机3l、Volterra滤波器[4....
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