"GWO_BP"可能是代码文件,包含用某种编程语言(如Python、Matlab等)实现的GWO-BP算法,供研究者参考和运行。 GWO-BP是一种将自然界的生存法则应用到机器学习中的实例,它展示了生物智能在解决复杂优化问题上的潜力,对于理解和优化神经网络的性能具有重要的理论和实践价值。
完整程序和数据下载:私信博主回复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)。 %% 优化算法初始化 Alpha_pos = zeros(1, dim); % 初始化Alpha狼的位置 Alpha_score = inf; % 初始化Alpha狼的目标函数值,将其更改为-inf以解决最大化问题 Beta_pos = zeros(1, dim); % 初始化Beta狼的...
【GWO-BP-AdaBoost】这一表述融合了三种先进的计算技术:灰狼优化(Grey Wolf Optimizer, GWO)、BP神经网络(Backpropagation Neural Network, BPNN)以及AdaBoost集成方法,旨在构建一个高性能的预测模型。下面是对这个组合方法的详细解析: 灰狼优化算法 (GWO):这是一种受自然界灰狼捕食行为启发的群体智能优化算法。GWO通...
3.8万 101 6:13:30 App 复杂网络建模:基于Python+NetworkX的实现 3452 2 42:21 App 数据挖掘与预测模型构建 3056 2 7:13 App 【音频后期】响度和音量的关系&处理干音的原则 3239 -- 27:50 App 基于Matlab的粒子群优化BP神经网络预测模型(PSOBP)的代码效果展示和原理讲解内打开信息...