【BP预测】基于帝国企鹅算法优化BP神经网络实现数据预测附matlab代码

参考学习

【预测模型】基于蚱蜢算法优化支持向量机实现预测分类模型matlab源码.md

LSTM是关于遗传算法优化lstm算法的层数和全连接层数及每层神经元的个数 本文的主要内容如下： 1.本文章是对lstm网络的优化，优化的参数主要有：lstm层的层数，lstm隐藏层的神经元个数，dense层的层数，dense层的神经元个数 2.本文章利用的是遗传算法进行优化，其中编码形式并未采用2进制编码，只是将2数组之间的元素交换位置。 3.本文的lstm和dense的层数都在1-3的范围内，因为3层的网络足以拟合非线性数据 4.程序主要分为2部分，第一部分是lstm网络的设计，第二部分是遗传算法的优化。 # 这里将生成一个8维的2进制数，并转换层成bool类型，true表示该位置交叉，False表示不交叉 cross_points = np.random.randint(0, 2, size=DNA_size_max).astype(np.bool) # 用True、False表示是否置换 # 这一部分主要是对针对不做变异的部分 for i, point in

1.领域：matlab，GA遗传算法优化RBF神经网络算法 2.内容：基于GA遗传算法优化RBF神经网络进行数据预测matlab仿真+代码操作视频 3.用处：用于GA遗传算法优化RBF神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

前30列为特征数据，最后列为标签数据，

【SVM分类】基于自适应蚁狮算法优化SVM分类器实现胃肠道病变附matlab代码

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

矿井巷道环境复杂多变，DV-hop算法应用于井下定位时效果不理想，因而，基于幅频矢量匹配对经典DV-hop算法定位结果进行优化。利用经典DV-hop算法找到井下移动节点位置大致区域，将节点接收到的各锚节点信标信号的幅频矢量与数据库中煤矿巷道各点的幅频矢量相匹配，最终确定移动节点的精确位置信息。仿真结果表明：优化后的DV-hop算法，平均定位精度和定位覆盖率明显优于经典的DV-hop算法；随着锚节点数的增加，优化后的DV-hop算法的平均定位误差呈明显下降趋势。

GA-ANN Use genetic algorithm to optimize the backpropagation neural network. 简介：这是一个利用遗传算法实现BP人工神经网络的matlab代码，可用于实现2层（隐藏层数=1，不计输入层，则共2层）的BP-ANN。 原作者为： 由于云盘易失效，在此备份。