data_pre = dataload.load_data_pre() #装载预测使用的数据 pre_result = dataprediction.Predict_Data(data_pre) #返回预测结果 print("真实值为 930291366.85 预测结果为:%f" % (pre_result)) if __name__ == '__main__': main() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14...
针对无线网络流量数据预测精度不高问题,提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化的反向传播(BP)神经网络的分类预测模型——BABP.通过采用蝙蝠算法对BP神经网络模型的初始权值与阈值进行全局寻优,构建崭新的基于蝙蝠算法优化的神经网络模型. ⛄ 部分代码 %% Bat Algorithm For Sphere Function %% %% 开始 %% clear;clc; close ...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
透明奶味蓝创建的收藏夹数模内容:002_基于BP神经网络的数据分类预测 Matlab代码实现过程,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
信号处理方向博士,专注于信号去噪、分离预测等研究;3 人赞同了该文章 代码原理 基于粒子群优化算法优化BP神经网络 (PSO-BP) 的数据分类预测是一种常见的机器学习方法。该方法将粒子群优化算法和反向传播神经网络结合,以最小化预测误差和网络结构优化为目标。 首先,粒子群优化算法用于优化BP神经网络的权重和阈值。
BP神经网络的分类过程涉及回归预测，首先预测出具体数值，再基于预设的规则进行分类。以二分类为例，若预测值0.2小于0.5，则判定为0类，反之为1类。代码实现展示了这一过程的详细步骤。展示预测结果与实际标签的对比，通过50个测试集，BP神经网络的预测准确率达到了令人满意的94%。左图清晰地展示了这种...
灰狼优化算法(GWO)是一种基于自然界灰狼社会行为的启发式优化算法,它模拟了灰狼群体的社会行为和层级结构,用于解决优化问题。而BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,用于进行分类和预测任务。 在多维分类预测问题中,通常需要对大量的输入数据进行分类,并进行预测。然而,传统的BP神经网络在处理大规模数据时存在训练速...
简介:【BP分类】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测附matlab代码 ✅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仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 ...
针对无线网络流量数据预测精度不高问题,提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化的反向传播(BP)神经网络的分类预测模型——BABP.通过采用蝙蝠算法对BP神经网络模型的初始权值与阈值进行全局寻优,构建崭新的基于蝙蝠算法优化的神经网络模型. ⛄ 部分代码 %% Bat Algorithm For Sphere Function %% ...