回归预测 | MATLAB实现SA-BP模拟退火算法优化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; 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。 程序设计 完整源码和数据获取方式:私信回复MATLAB实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多输入单输出回归预...
在实际应用中，SA-BP算法可以与其他算法进行比较，检验其优劣。例如，对于一个多输入单输出的系统进行时间序列预测，我们可以使用SA-BP算法和其他方法进行比较。实验结果表明，SA-BP算法能够在预测精度和收敛速度方面优于其他算法。更具体地说，当我们用SA-BP算法进行预测时，我们可以通过选择较优的网络结构和合理的...
基本描述 1.Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多变量回归预测(完整源码和数据) 2.Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多变量回归预测; 3.数据集为excel,输入7个特征,输出1个变量,运行主程序main.m即可,其余为函数文件,无需运行; 4.优化参数为神经网络的权值和偏置,命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R...
SA—BP融合算法在教学质量评价模型中的应用
SA-BP神经网络算法的具体步骤如下。 步骤1 构建SA-BP神经网络,参数初始化。初始化包括隐含层神经元个数n、各层间连接权值w、误差阈值ε、初始温度T0、最低温度tmin、每个温度扰动次数上限M。 步骤2 样本X依次进行以下步骤,直到满足条件退出算法。 步骤3 样本Xi利用BP神经网络前向传播,根据式(3)得到误差函数值θ...
1.一种基于JCUDASA_BP算法的软件缺陷预测方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤一、构建一个BP网络,初始化BP网络中各层的权值;其中所述网络包含一个输入层、一个隐含层和一个输出层,确定网络输入、输出节点数,确定隐藏节点,明确初始化权值,完成初始化BP网络结构; 步骤二、根据步骤一构建的BP网络结构,统计输入样本数...
基于BPSA算法价格满意度的评价与优化
网络安全态势预测能够依据已有的网络安全数据预测网络未来的安全状况及其变化趋势,为安全策略的选取提供指导,从而增强网络防御的主动性,尽可能地降低危害.然而现有的网络安全态势预测方法的精准度和收敛性还不理想.为了提高网络安全态势预测的准确性,提出了一种将模拟退火算法(SA)引入人群搜索算法(SOA)优化BP神经网络的网络...
1.Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化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,SA_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; ...