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MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测(Matlab完整程序和数据)
MATLAB实现PSO-SVM粒子群优化支持向量机时间序列预测,Matlab完整程序和数据 数据为单变量时间序列数据,含粒子群优化前后的对比,预测对象为股票价格。
2022-12-13 13:26:06
3.47MB
PSO-SVM
粒子群优化
支持向量机
时间序列预测
粒子群算法求最大最小值matlab代码报告
f(1)=2*x(1)^2-3*x(2)^2-4*x(1)+5*x(2)+x(3) 粒子群算法和遗传算法思想都很接近,都是一个通过对比去寻找最优解的过程,基于粒子群算法求最大最小值matlab代码,包含matlab源代码和报告,可直接运行出结果。 有一群鸟去寻找食物,其目的在于找到食物最多的地方,然后再大家一起去那里定居,但是每只鸟都会找到自己认为食物最多的地方,这个就叫做局部最优;为了防止陷入局部最优,所以大家定期会聚集在一起讨论,并进行食物量多少的比较,最终找到食物最多的地方,便是全局最优解。
2022-12-12 09:28:43
73KB
matlab
pso
报告
粒子群算法
1
MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测(完整源码和数据)
MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上,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。
2022-12-06 12:29:03
446KB
PSO-BP
粒子群优化BP神经网络
多特征分类预测
完整源码和数据
基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据)
基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入12个特征,分四类。
2022-12-06 11:26:12
73KB
PSO-BP
粒子群优化BP神经网络
数据分类预测
Matlab完整程序和数据
TSP问题的遗传算法(GA)、动态规划(DP)和蚁群算法(PSO)的python实现(含报告)
TSP问题的遗传算法(GA)、动态规划(DP)和蚁群算法(PSO)的python实现(含报告) 包含遗传算法的word报告,代码都可以跑通,安装必须依赖即可。 本实验课程是计算机、智能、物联网等专业学生的一门专业课程,通过实验,帮助学生更好地掌握人工智能相关概念、技术、原理、应用等;通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力; 使用蚁群优化算法或者粒群优化算法求解TSP问题。
2022-12-05 09:28:34
297KB
GA
遗传算法
python
TSP
1
多元回归-LSTM结合PSO算法实现PSO-LSTM多输入单输出(Matlab完整源码+数据).zip
1、多元回归_LSTM结合PSO算法实现PSO-LSTM多输入单输出(Matlab完整源码+数据) 2、代码运行测试环境为MATLAB2020b,MATLAB实现PSO-LSTM多输入单输出预测。
2022-12-02 09:29:37
772KB
LSTM多输入单输出
PSO-LSTM
多元回归
回归预测
使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测(完整程序)
使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测
2022-11-29 20:52:11
87KB
神经网络
源码软件
机器学习
人工智能
粒子群改进的低通FIR滤波器
FIR低通滤波器具有设计简单,易于实现的优点,缺点是只能用于低通滤波器,不能用于高通滤波器,所以,通过粒子群算法对FIR低通滤波器进行优化,提高FIR滤波器的性能
2022-11-29 15:11:41
7KB
粒子群改进FIR低通滤波器
PSO-FIR
粒子群优化低通滤波器
原创
1
基于PSO-SA的二级倒立摆前馈补偿模糊神经网络控制 (2012年)
以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。
2022-11-23 21:38:12
1.3MB
自然科学
论文
1
MATLAB实现PSO-BiLSTM粒子群优化长短期记忆神经网络多输入回归预测(完整源码和数据)
MATLAB实现PSO-BiLSTM粒子群优化长短期记忆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。 运行环境MATLAB2018b及以上,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。
2022-11-22 11:25:36
300KB
PSO-BiLSTM
粒子群优化长短期记忆神经网络
多输入回归预测
完整源码和数据
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