The results show that the average relative errors of the predicted values of the SSA-GRNN model for acceleration and deceleration conditions are less than 1%. Compared with BP, RBF and GA-SVR intake flow prediction models, the SSA-GRNN model demonstrates higher prediction a...
首先，我们需要将SSA算法应用于优化GRNN模型。具体而言，我们可以将神经网络中的权重矩阵作为SSA算法中需要优化的参数，通过不断迭代来找到最优的权重矩阵。在SSA算法中，麻雀个体的位置和速度是通过随机化的方式来更新的，这使得算法具有较强的全局寻优能力和快速收敛速度。通过将SSA算法应用于优化GRNN模型，我们可以最大...
SSA-GRNN回归预测matlab代码 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法,在2020年提出,主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。 数据为Excel股票预测数据。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8:1:1 模块化结构:代码按照功能模块进行划分,清晰地分为数据准备、参数设置、算...
滑坡灾害的发生受多种因素的影响,传统预报方法通常基于单一影响因素进行建模,预报精确度不高.为了提高滑坡发生概率预报精度,提出一种核主成分分析-麻雀搜索算法-广义回归神经网络(KPCA-SSA-GRNN)混合预测模型.首先,利用KPCA,筛选影响滑坡的主要致灾因子,并将其作为GRNN模型的输入;其次,为提高GRNN模型的预测效果,采用SSA...
麻雀优化算法SSA优化广义神经网络GRNN做单输入单输出的时间序列拟合预测建模。程序内注释详细直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。不会替换数据的可以免费指导替换数据。 。ID:4230682018032889
利用麻雀搜索算法(SSA)对广义回归神经网络(GRNN)进行优化,构建2DPCA-SSA-GRNN预测网络,该网络输入是训练集中的9个样本经2DPCA重构后能代表柴油的发射光谱,网络输出是柴油占比.最后利用建立的网络预测测试集中4个样本的柴油占比,柴油占比分为85.02%,73.76%,63.80%,53.37%,平均回收率为98.39%,均方根误差为0.90%,...