赤潮爆发主成分分析粒子群优化算法神经网络预测针对赤潮爆发受多因素影响且影响因素间存在相关性的特性,提出了一种基于主成分分析改进的PSO-BP神经网络预测模型(PCA-PSO-BP).在充分利用原始观测信息的前提下,采用主成分分析消除变量间的相关性,从而减少网络输入节点数,简化网络模型,同时结合粒子群优化算法初始化网络初始...
PSO-BP神经网络模型将PSO算法与BP算法相结合,以改善传统BP神经网络模型在局部最优解问题上的表现。在PSO-BP模型中,每个粒子代表一组权值和阈值,每个粒子的位置和速度分别对应神经网络中的连接权值和阈值。通过PSO算法的迭代和更新,可以在神经网络模型中找到最优的权值集合,从而提高预测准确性。 3. PSO-BP神经网络模...
基于Matlab对粒子群优化BP神经网络的预测模型的代码和原理进行讲解,并对效果进行展示,同时带大家手把手进行代码修改,将代码改成自适应的代码,只需将大家所需的数据的名字改进代码中,代码就可以自己运行,自行读取输入层、隐含层、输出层的网络节点个数,自行读取训练集的个数(数据集总数的5/6)‘测试集个数和数据集...
基于PSO-BP算法的神经网络模型预测策略研究
基于PSO_BP神经网络的股市预测模型
1.Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型(完整源码和数据)基于Adaboost思想集成多个BP弱学习器进行组合,并利用粒子群优化算法对BP的初始权重与阈值进行自动寻优,避免人工调参。算法新颖. 2.数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类; ...
中图分类号:TP391.3学校代码:10213UDC:621.3密级:公开工学硕士学位论文基于PSO优化的BP神经网络股票预测模型硕士研究生:张文霄导师:**教授申请学位:工学硕士..
pso股票指数神经预测优化模型 河北大学硕士学位论文基于PSO优化混沌BP神经网络的股票指数预测模型研究姓名:***学位级别:硕士专业:管理学与工程指导教师:**2011-05 E 8 8 8 8 8 8 8 8 L 8 8 8 8 8 8 8 L 8 8 $ " !" # " $ $ %& & &% " ' % && & $" ( %) &% 君...
当前多数冰蓄冷空调冷负荷动态预测方法中,由于模型输入变量与输出结果相关性差、信息冗余度高等原因,导致多数预测模型在预测精度和收敛速度方面都未达到理想的预测效果,因此,提出一种改进的PSO-BP神经网络算法预测大型公共建筑的冷负荷。对于输入变量与输出结果采用灰色关联度分析,消除样本输入变量对数的耦...
1、一种基于ica算法优化pso-bp神经网络模型的能源需求预测方法,用于解决上述技术问题。首先,本发明为了对未来能源需求进行准确地预测,根据以往的数据建立了一种未来能源影响数据生成模型对未来的能源总量、能源使用量、气候环境、地理特征、人口数量、经济收入、能源污染度和能源价格进行生成;其次,本发明提出一种能源成本模...