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Matlab实现基于MIC-
BP-Adaboost
最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测
Matlab实现基于MIC-
BP-Adaboost
最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测 Matlab实现基于MIC-
BP-Adaboost
最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测,MIC特征选择分类预测,多输入单输出模型。 2.多特征输入模型,直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图,混淆矩阵图。 4.分类效果图,混淆矩阵图。 5.MIC-
BP-Adaboost
最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测。 运行环境matlab2018及以上。 经过特征选择后,保留9个特征的序号为: 1 3 5 7 8 9 10 11 12
2024-04-29 15:57:15
1KB
matlab
神经网络
1
代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码
代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码代码 基于BP
2022-06-04 18:06:48
59KB
算法
代码基于BP_Adaboost
论文研究 - 基于EMD和BP_AdaBoost神经网络的油价预测
本文采用经验模式分解(EMD)和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势,我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与ARIMA模型,BP神经网络和EMD-BP组合模型的结果进行比较。 实验结果表明,EMD和BP_AdaBoost模型的均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和Theil不等式(U)均低于其他模型,并且组合模型具有更好的预测精度。
2022-03-09 23:48:27
815KB
经验模式分解(EMD)
BP_AdaBoost模型
油价
1
基于
BP-AdaBoost
的电商短期销量预测模型
电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式, 对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施. 本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型. 借助AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果, 使其具备更高的预测准确率, 根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计, 建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型. 实验证明, 该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.
2021-11-19 16:43:21
1.06MB
AdaBoost
BP神经网络
电子商务
销量预测
1
完整的
BP-Adaboost
-GA,自己整理的,包含数据,matlab语言。
自己整理的
bp-Adaboost
-ga代码。matlab语言编写,可以作优化,做预测。
2021-07-21 09:05:37
6.1MB
matlab
BP-Adaboost-GA
数据
matlab源码集锦- 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模
matlab源码集锦- 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模
2021-05-17 18:02:03
60KB
公司财务预警
matlab
BP_Adaboost
神经网络
Bp_Ada_re_sampling.m
BP-adaboost
预测模型,利用re-sampling 重采样方法 对样本权值因子进行调整。解决目前大多数
BP-adaboost
预测方法程序中没有体现模型迭代过程中对样本数据进行权值调整的核心问题。
2021-04-11 10:08:06
5KB
adaboost算法
BP-adaboost
机器学习
matlab
1
集成分类器matlab
使用matlab训练集成分类器,这里使用的是BP网络,也可以很方便地改为其他分类器,与单个BP分类器相比,正确率由87%上升到97.9,有明显地提高。
2019-12-21 20:48:13
14.51MB
matlab
BP
adaboost
1
完整的
BP-Adaboost
-GA,自己整理的,包含数据,matlab语言。
自己整理的
bp-Adaboost
-ga代码。matlab语言编写,可以作优化,做预测。
2019-12-21 18:53:52
6.1MB
BP-adaboost-
matlab
优化
最优
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