(1)根据经验公式,通过输入输出节点数量,求得最佳隐含层节点数量: (2)SSA-BP和BP的预测对比图和误差图 (3)BP和SSA-BP的各项误差指标,预测准确率 (4)麻雀算法SSA适应度进化曲线 (5)BP和SSA-BP模型的回归图 (6)BP和SSA-BP模型的误差直方图 五、BP算法优化 六、代码获取 (1)本文SSA-BP多输出预...
Matlab实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入多输出预测 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 %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1); p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input); [t_train, ps_output...
为了解决这些问题,我们引入了麻雀算法作为优化方法,将其与BP神经网络相结合,提出了SSA-BP算法。 首先,让我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法,它通过模拟麻雀的觅食行为来寻找最优解。在SSA-BP算法中,我们将麻雀算法应用于BP神经网络的训练过程中,以提高其性能。 SSA-BP算法的流程如下...
SSA-BP多输入多输出,基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多输入多输出预测(MATLAB完整源码和数据)纯手工制作,代码质量极高,注释清晰,excel数据,方便替换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,运行即可,其余为函数文件,无需运行。3.命令窗
本文将介绍一种基于麻雀算法SSA(Sparrow Search Algorithm)优化BP(Backpropagation)神经网络的温度数据预测算法。BP神经网络是一种常用的机器学习算法,它通过调整神经元之间的权重和阈值来实现对输入数据的预测。然而,传统的BP神经网络在应对时间序列数据预测问题时存在一些困难。因此,本文引入了麻雀算法SSA对BP神经网络进行...
麻雀算法加上bp网络 importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.utilsimportto_categoricalfromtensorflow.keras.modelsimportModelfromtensorflow.keras.layersimportInput, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Densefromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 加载MNIST数据集(X_...
1.Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络时间序列预测(完整源码和数据); 2.数据集为excel,单列时间序列数据集,运行主程序main.m即可,其余为函数文件,无需运行; 3.优化参数为神经网络的权值和偏置,命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标; 4.运行环境Matlab2018b及以上; ...
融合柯西变异和反向学习改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测,SSAnew-BP回归预测,多变量输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/ZJaWmJ9w 改进算法PSOGWO-BP回归预测https:
算法Matlab编程实战 30 Matlab曲线拟合工具箱cftool的使用 31 LSTM时间序列预测Matlab编程实战 32 季节指数预测模型Matlab编程实战 33 ARMA时间序列预测Matlab编程实战 34 图论模型基本原理及案例分享 35 线性规划与整数规划模型 36 非线性规划与多目标规划模型 37 BP神经网络算法Matlab编程实战.mp4 38 遗传算法优化BP神经...
SSA是一种受鸟类觅食行为启发的新型优化算法，它通过模拟麻雀群体的搜索策略，提高全局优化效率和参数设置的灵活性。在SSA-BP中，首先构建BP神经网络，设定输入和输出变量，然后通过SSA优化网络的权重和偏置参数，划分为主群体和辅助群体，并通过觅食行为和侦查预警机制避免局部最优解。在每次迭代中，主群体的...