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...
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。 1 概述摘要:BP神经网络在多维回归预测中应用广泛,但是其存在着训练速度慢、…
1.data为数据集,10个输入特征,3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2,可在下载区获取数据和程序内容。 程序设计 完整程序和数据下载方式:私信博主回复Matlab实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多输入多输出预测。 function [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_...
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...
基于GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多维回归预测(Matlab代码实现) 荔枝科研社 154 0 基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法(Matlab代码实现) 荔枝科研社 2849 0 基于遗传算法优化BP神经网络的光伏出力预测研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 354 0 BP-AdaBoost算法研究(Matlab代码实现) 荔...
在本研究中,我们将灰狼算法应用于优化BP神经网络的权值和阈值,以提高其在温度数据预测中的准确性和泛化能力。我们首先收集了大量的温度数据,并将其分为训练集和测试集。然后,我们设计了一个包含输入层、隐藏层和输出层的BP神经网络模型,并使用灰狼算法来优化其参数。
GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多维回归预测模型的流程如下: (1) 初始化灰狼群体,包括灰狼的位置和速度等信息,以及BP神经网络的权值和偏置; (2) 计算灰狼群体中每一只灰狼的目标函数值,即BP神经网络的均方误差; (3) 根据每一只灰狼的目标函数值,更新灰狼的位置和速度,以及BP神经网络的权值和偏置; ...
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...
研究证明GWO 算法在全局寻优方面明显优于粒子群优化 ( Particle Swarm Optimization,PSO) 算法、遗传算法( Genetic Algorithm, GA) 和进化策略( Evolutionary Strategy,ES) 等智能优化 算法。因此,本文利用 GWO 来优化 BP 神经网络的权重和...
基于混合差分进化和灰狼优化算法(DEGWO)优化BP神经网络(DEGWO-BP)的回归预测(含优化前后对比)MATLAB代码 代码注释清楚。 main为主程序,可以读取EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (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。