88个群智能算法优化BP神经网络 多特征输入单输出回归预测Matlab程序

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文章目录

  • 前言
  • 一、BP神经网络原理
  • 二、优化BP神经网络初始权重过程
  • 三、程序内容
    • 3.1 88个优化算法清单
    • 3.2 实验数据
    • 3.3 实验结果
  • 代码获取


前言

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在Matlab中优化神经网络的初始权重涉及选择合适的算法和方法来调整网络的权重,以优化模型的预测能力和性能。具体来说,如果有88种智能算法可供选择,那么每种算法都有其独特的优势和适用场景。

一、BP神经网络原理

示例:pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
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二、优化BP神经网络初始权重过程

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三、程序内容

3.1 88个优化算法清单

后续会继续增加
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main_BP.m是主函数
仅仅需要把“PSO”修改成对应的简称即可,参考上图种的清单简称。
[Best_score,Best_pos, curve] = PSO(SearchAgents_no, Max_iteration, lb, ub, dim, fun);
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3.2 实验数据

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3.3 实验结果

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代码获取

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