matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然

基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行碳排放量预测，碳排放是一种时间序列的数据，用LSTM比一般神经网络更适合，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测MATLAB代码

基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 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。

matlab源码

基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab遗传算法工具箱。

基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）

基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于遗传算法优化BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

MATLAB源程序3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合.zip