实验结果表明,与传统的BP神经网络相比,基于GWO-BP灰狼算法的预测方法在时序回归预测中具有更好的性能和收敛速度。 关键词:GWO-BP灰狼算法;时序回归预测;BP神经网络;优化 1. 引言时序回归预测是一种重要的预测方法,广泛应用于金融、气象、环境等领域。传统的时序回归预测方法包括线性回归、ARIMA模型等,但这些方法往
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...
与传统的BP神经网络相比,优化后的模型在预测准确性和泛化能力上都有所提升。这表明灰狼算法可以有效地改善BP神经网络的性能,提高其在时间序列预测中的应用价值。 总的来说,本研究为基于灰狼算法优化BP神经网络实现温度数据预测提供了一种新的思路和方法。未来,我们将进一步探索灰狼算法在其他神经网络模型和时间序列预测...
结果表明,基于路径损耗模型(PLM)测距的均方根误差(RMSE)分别为2.218、2.059 m,传统BP神经网络测距算法的RMSE分别为1.541、1.551 m,基于GA算法优化BP神经网络测距算法的RMSE分别为1.269、1.201 m,本文提出的GWO-BP神经网络测距算法的RMSE...
1.MATLAB实现GWO-BP多变量时间序列预测(灰狼算法优化BP神经网络); 2.运行环境为Matlab2018b; 3.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测; 4.data为数据集,GWO_BPNTS.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; ...
回归预测 | MATLAB实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测;优化权值和阈值。 多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。 ---误差计算--- 评价结果如下所示: 平均绝对误差MAE为:0.11564 均方误差MSE为: 0.049275...
GWO灰狼优化算法优化BP神经网络(GWO-BPNN)回归预测MATLAB代码(有优化前后的对比) 代码注释清楚。 main为运行主程序,可以读取本地EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (以电厂运行数据为例) 温馨提示:联系请考虑是否需要,程序代码商品,一经售出,概不退换。 ID:8345664865169036...
基于GWO-BP神经网络在舌诊图像颜色校正中的应用 王基实;杨珺涵;张世祺;高诗岳;高爽;杨关林;张哲 【期刊名称】《中医药信息》 【年(卷),期】2024(41)5 【摘要】目的:基于灰狼优化算法(GWO)优化传统BP神经网络的舌诊图像颜色校正算法,解决移动舌诊APP存在的拍摄环境具有局限性、手机设备的依赖性及基于手机平台的...
对传统的灰狼算法进行混沌映射初始化,然后对灰狼算法的权重提供两种改进方案(大家按需要选择),一种是反比例随着迭代次数递减,一种是负指数函数随着迭代次数递减,然后用改进的灰狼算法优化BP神经网络,并且与传统的BP神经网络对比,改进效果明显。代码的可移植性很好,
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