基于EMD-FOA-BP神经网络的大坝变形预测研究.pdf

matlab代码粒子群算法FOA 森林优化算法-Matlab代码 土井： 网址： 文章摘要： 在本文中，提出了一种适用于连续非线性优化问题的新进化算法，即森林优化算法（FOA）。 它的灵感来自森林中几棵可以存活数十年的树木，而其他树木则可以生存一段有限的时间。 在FOA中，模拟了树木的播种过程，因此，一些种子恰好落在树下，而其他种子则通过自然过程和以种子或果实为食的动物在大范围内分布。 与遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）相比，该算法在某些基准函数上的应用证明了其良好的性能。 我们还测试了FOA在特征加权上的性能，这是一个真正的优化问题，实验结果表明FOA在UCI存储库中的某些数据集中具有良好的性能。

感谢作者潘文超博士 1.果蝇优化算法基本概念 2.果蝇优化算法解极大值和极小值 3.财务预警 Z-score 模型系数优化 4.广义/灰色神经网络优化 5.支援向量回归参数优化 6.果蝇最佳化算法的进阶微调

该简单实例是应用果蝇算法寻优最小值，带入自己的数据就可实现

针对船舶交通流预测中存在复杂性、非线性、受限因素多等特点，运用果蝇优化算法，建立了优化的广义回归神经网络船舶交通流预测模型。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化，从而实现对船舶交通流的预测。以东海大桥的船舶流量观测数据为实例对象进行分析，通过MATLAB进行仿真预测，实验结果表明：FOAGRNN模型相比于传统的GRNN模型和BPNN模型具有更高的预测精度和泛化能力，有效地解决了预测过程中数据样本少、非线性拟合能力差等问题，对水路的规划、通航管理等方面具有一定的应用价值。

果蝇优化算法 优化 广义回归神经网络 对不常用备件进行ABC分类

有果蝇优化算法的代码及其算法的详细解释和扩展，代码可直接运行

FOA-ELM FOA算法优化极限学习机的MATLAB代码 FOA-ELM FOA算法优化极限学习机的MATLAB代码 FOA-ELM FOA算法优化极限学习机的MATLAB代码

果蝇参数寻优最小二乘支持向量机FOA-LSSVM的完整程序，自己写的

内部包括FOA源码，m函数以及测试函数的封装M函数，将文件保存在同一目录，运行FOA.M即可，可以更改测试函数的m程序，对不同函数进行测试。