本资源采用了改进的遗传算法，进行，具体改进如下： 与传统的交叉和变异的遗传方式不同，这里提出一种改进遗传操作。具体步骤是设定一个变异概率p ，如图1所示，先在染色体中随机选择一个点G1，如G1=34。产生一个随机小数，若小于p，则第二个点G2来自同一个个体的另外一个任意点，如G2=52，然后点G1和G2之间的部分被倒置；若随机小数大于p，则从种群中任意再选择一个个体，找出G1=34在该个体中，上一个位置的点，如下一个点G3=3，则回到原来的个体，点34到3之间被倒置。这种遗传的思路在于，它能尽量利用种群中获得的信息，来指引个体的变异或者导致操作，最后使得遗传算子比较高效。

003_基于BP神经网络的时间序列预测 Matlab代码实现过程，调用newff函数实现

粒子群算法，最优化问题求解，有疑问可以后台私信博主

人口的数量和结构是影响经济社会发展的重要因素，而对于人口问题的理论及模型。出生率，死亡率等多个因素，建立数学模型进行对于未来人口数量、结构的预测，并分析其对其他人口相关因素的影响。 而后基于原始数据，进行拟合，最终得到表示人口数量及结构的模型。同时查阅相关文献，结合模型所得结果及相关文献提出自己的观点。 根据人口特性，设定合理假设，建立符合人口规律的Leslie模型，由剩余常数的改变体现政策的变化，同时计算相应参数，由生育常数、生育模式及存活率得到Leslie矩阵，计算出各年龄段的人口分布数量。 收集地区十年来的人口变化，通过logic模型进行初步计算后，对数据进行归一化处理建立BP神经网络模型对人口进行预测。 人口数学建模、数学模型、阻滞人口增长模型、BP神经网络

利用BP神经网络进行语音信号分类，注释很全，本人亲测可以跑通，适合二次开发。

【房价预测】 GUI BP神经网络房价预测【含Matlab源码 972期】.zip

此文件中包含了输入数据的来源以及GUI操作帮助，能够实现腐蚀率的预测，最后可以进行保存

朱元国教授的“智能优化算法”课件,包括模拟退火算法、人工神经网络、遗传算法、蚁群等。模式识别、机器学习等都是用的上的。

这是我在学习粒子群算法中用到的一些文章，很全面，做毕业设计用到的。有一些借鉴作用，希望能帮到大家。

【预测模型】 GUI BP神经网络+最小二乘法预测模型【含Matlab源码 208期】.zip