PSO_BP神经网络时序预测算法是一种结合了粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)神经网络的时序预测方法。它利用了PSO算法的全局搜索能力和BP神经网络的优化能力,能够更准确地预测时序数据。 具体步骤如下: 初始化神经网络的权重和偏置,并设置PSO算法的参数,如粒子数量、最大迭代次数等。 将PSO算法应用于神经网络的权重...
多维时序预测是一种重要的预测问题,在实际应用中有着广泛的应用。为了提高多维时序预测的准确性,可以使用BP神经网络结合粒子群优化算法(PSO-BP)进行优化。下面是一种可能的研究方法: 1. 数据准备:首先需要收集和整理用于多维时序预测的数据集,确保数据的准确性和完整性。这些数据可以包括多个维度的时间序列数据,例如股...
1.Matlab实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多变量时间序列预测; 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,PSO_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; 程序设计 完整程序和数...
在Matlab环境下，我们对比了PSO-KELM、KLEM（可能的KELM变体）、ELM和BP这四种常用的时间序列预测算法。这些算法各有优势，适用于不同场景：PSO-KELM：通过将粒子群优化与KELM结合，优化神经元权重，预测效果优秀，适合新手学习，代码注释详尽。KLEM（如果为KELM变体）：可能具有快速学习和良好的泛化能力，但...
其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集;BiLSTM(双向长短时记忆模型)与粒子群算法优化后的BiLSTM(PSOBiLSTM)以及量子粒子群算法优化后的BiLSTM(QPSOBiLSTM)对比实验,可用于风电、光伏等负荷预测,时序预测,数据为单输入单输出,PSO、QPSO优化超参数为隐含层1节点数、隐含层2节点数、最大迭代...
小波分析粒子群(PSO)算法BP神经网络金融时间序列利用小波分析对金融时间序列做多尺度分解,去噪,借助改进的粒子群算法对BP神经网络的隐层进行优化,并建立金融时间序列的分层预测模型.实验结果表明,预测效果比直接利用BP神经网络和小波分析结合神经网络的方法都有所提升.%Wavelet analysis is used to multi-scale ...
Key words ：wavelet analysis；particle swarm optimization(PSO)algorithm；BP neural network；financial time series 0引百 金融时间序列是金融领域中最重要的数据，对 这类数据进行分析、预测在金融投资决策与风险管 理中具有重要的意义。传统时间序列预测方法有 A R M A模型[|]和神经网络模型[2]，近年来，将...
(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、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器...
2.1 bp时序、回归预测和分类 2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类 2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类 2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类 2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类 2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测...
莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测,LevySSA-BP回归预测,多变量输入单输出模型。 281 -- 2:27 App 基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合多头注意力机制CNN-BILSTM-multihead-Attention多维时序预测,多变量输入模型。matlab代码 143 -- 0:21 App 2023雪消融算法SAO优化最小二乘支持向量机回归预测...