零代码自助建站平台,上海松江网站建设,邵阳竞价网站建设设计,南京网站建设的公司回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 1.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测#xff08;完整源码…回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 1.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测完整源码和数据) 2.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测 3.数据集为excel输入7个特征输出1个变量运行主程序main.m即可其余为函数文件无需运行 4.优化参数为神经网络的权值和偏置命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 程序设计
完整程序和数据获取方式资源出下载 Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测。
%% 参数设置
fun getObjValue; % 目标函数
dim inputnum * hiddennum hiddennum * outputnum ...hiddennum outputnum; % 优化参数个数
lb -1 * ones(1, dim); % 优化参数目标下限
ub 1 * ones(1, dim); % 优化参数目标上限
pop 20; % 数量
Max_iteration 20; % 最大迭代次数 %% 优化算法
[Best_score,Best_pos,curve] POA(pop, Max_iteration, lb, ub, dim, fun); %% 把最优初始阀值权值赋予网络预测
w1 Best_pos(1 : inputnum * hiddennum);
B1 Best_pos(inputnum * hiddennum 1 : inputnum * hiddennum hiddennum);
w2 Best_pos(inputnum * hiddennum hiddennum 1 : inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum*outputnum);
B2 Best_pos(inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum * outputnum 1 : ...inputnum * hiddennum hiddennum hiddennum * outputnum outputnum);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
