基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP

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。

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。

旅游客流量受多种因素影响，传统的时间序列预测模型无法描述预测对象的规律，人工智能方法如BP神经网络，其结构的选择过多依赖经验，基于此提出了利用改进的粒子群算法优化BP神经网络，通过惯性因子的非线性递减来改善粒子群的寻优性能。将该预测模型应用于自贡灯会的客流量进行实际预测分析，通过对150组训练样本和50组测试样本的实验仿真，可知改进后的方法提高了预测结果的准确度，并且涉及参数少、简单有效。

利用粒子群算法对神经网络进行优化，非常好用

完整的粒子群优化神经网络代码，代入数据就可以运行

本课题是在BP神经网络温度预测的基础上进行优化，加入PSO算法，结果中R^2、MSE等参量明显比BP神经网络单独预测效果好的许多。

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利用PSO优化BP神经网络的初始权值和阈值，使仿真结果更加稳定。

本课题是在BP神经网络温度预测的基础上进行优化，加入PSO算法，结果中R^2、MSE等参量明显比BP神经网络单独预测效果好的许多。