BP神经网络预测模型时间序列预测MATLAB代码实现过程——房价预测模型的应用讲解共计7条视频,包括:第一节神经网络预测模型介绍、第二节神经网络预测房价、01第三节等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型,多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。 BP网络由输入层、隐层和输出层组成,隐层可以有一层或多层,图2是m×k×...
BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型,多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。 BP网络由输入层、隐层和输出层组成,隐层可以有一层或多层,图2是m×k×...
3.1 BP神经网络参数设置 3.2 蜣螂算法应用 4.测试结果: 5.Matlab代码 摘要:本文主要介绍如何用蜣螂算法优化BP神经网络并应用于预测。 1.数据介绍 本案例数据一共2000组,其中1900组用于训练,100组用于测试。数据的输入为2维数据,预测的输出为1维数据 3.蜣螂优化BP神经网络 3.1 BP神经网络参数设置 神经网络参数如下...
使用传统的BP神经网络直接对非线性函数的变化进行预测和拟合,存在着函收敛序列向其极限逼近的速度慢,预测拟合精度低等不足。针对BP神经网络的优点和不足,论文通过描述对一种理论上优势极强的非线性思维方式和进化过程的算法,适当的调整其初始权重和临界值,使其自身更加容易得到一定的优化。通过它的拓扑结构构造出思维...
欢迎来到本博客 ️ ️ ️ /> > 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 > ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 荔枝科研社代码粹集:电力系统、智能算法及应用、神经网络预测…
简介:【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究(Matlab完整代码实现) 0 知识回顾 1ACO-BP算法 传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因...
BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络,通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型,多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。 BP网络由输入层、隐层和输出层组成,隐层可以有一层或多层,图2是m×k×...