1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，PSO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 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

CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，尽我所能，为你服务； 1、代码压缩包内容 主函数：Main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化随机森林RF分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化RF 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化RF 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化RF 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化RF 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化RF 4.4.6 其他优化算法优化RF

压缩包里面包含完整的程序以及数据，有不懂的地方可以随时问，包教包会！另外需要其他程序的也可以问，本人985博士在读，擅长与机器人相关的程序。

1. Matlab实现随机森林算法的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 和 重要性结果图 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

基于支持向量机SVM的数据分类预测，SVM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。

金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 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。

MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.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； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

不平衡数据在分类时往往会偏向"多数"，传统过采样生成的样本不能较好的表达原始数据集分布特征.改进的变分自编码器结合数据预处理方法，通过少数类样本训练，使用变分自编码器的生成器生成样本，用于以均衡训练数据集，从而解决传统采样导致的不平衡数据引起分类过拟合问题.我们在UCI四个常用的数据集上进行了实验，结果表明该算法在保证准确率的同时提高了F_measure和G_mean.

1. 对应视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测（完整源码和数据) 3. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 4. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统