基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预测，优化参数为隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率，利用交叉验证抑制过拟合问题，matlab代码。
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。
2024-03-11 19:15:00
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基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。
优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2020及以上版本。
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。
2024-03-07 14:13:28
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基于模拟退火遗传算法的全向AGV路径规划的学习与实现的matlab代码，包括地图生成，交叉重组、变异重组等功能代码的实现。
2024-03-05 09:59:07
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鲸鱼算法(WOA)优化BP神经网络分类预测,WOA-BP分类预测，多特征输入模型。
多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。
程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
2024-02-29 17:16:29
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为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM(1,N)、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM(1,N)法平均绝对百分比误差(MAPE)值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。
2024-02-28 20:20:19
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粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，用于回归预测，有例子，易上手，简单粗暴，直接替换数据即可。
仅适应于windows系统。
质量保证，完美运行。
本人在读博士研究生，已发表多篇sci，非网络上的学习代码，不存在可比性。
2024-02-27 16:15:26
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粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-BiLSTM回归预测，多输入单输出模型。
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。
2024-02-27 15:13:03
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主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。
多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型
评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。
多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型
2024-02-02 19:52:52
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粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，PSO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。
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。
2024-01-31 18:40:27
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粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测，多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型。
多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。
程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
2024-01-27 19:27:15
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