【预测模型】基于粒子群算法优化BP神经网络实现预测多输入单输出matlab源码.zip

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

练集的h5文件、测试集h5文件

手写体识别要用到的数据集，推测数字的源代码，以及查看数据集要用到的源代码

MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2021b及以上。

吉林省永吉县存在大量的斜坡地质灾害，为了给永吉县斜坡地质灾害的防治和预警提供高效直观的分析模型，将吉林省永吉县作为研究区，选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性、距河流距离、年均降雨量、地形湿度指数和植被覆盖指数等11 个评价因子，利用神经网络模型进行区域斜坡地质灾害易发性分析，再选用频率比、支持向量机模型进行对比。利用ＲOC曲线对模型的准确性进行验证分析，得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%，预测率分别是87. 3%、84.3%、85. 6%。结果表明: 神经网络模型的精度最高，更适用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评价

以 应 用 为 方向 的 MATLAB 的 神经网络 计算 代码。

实验结果表明：经粒子群优化过的BP神经网络有效地改善了局部极值缺陷，可应用于定位端预测穴位的位置，并在LCD中显示穴位相关信息，控制端收到位置数据后可执行电机上的运动操作。

(运用BP神经网络识别26个英文字母源代码

数据获取、模型训练、图片上传、图片识别．