CSDN海神之光上传的全部代码均可运行,亲测可用,尽我所能,为你服务; 1、代码压缩包内容 主函数:Main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,可私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开除Main.m的其他m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片; 4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 智能优化算法优化随机森林RF分类预测系列程序定制或科研合作方向: 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化RF 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化RF 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化RF 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化RF 4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化RF 4.4.6 其他优化算法优化RF
2024-03-20 09:46:30 187KB matlab 随机森林
【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
2024-03-17 15:28:08 1.41MB 毕业设计 课程设计 项目开发 资源资料
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基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预测,优化参数为隐藏层节点数目,反向迭代次数,反向学习率,利用交叉验证抑制过拟合问题,matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-03-11 19:15:00 42KB 网络 网络
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基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(PSO-GRU)的时间序列预测。 优化参数为学习率,隐藏层节点个数,正则化参数,要求2020及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-03-07 14:13:28 26KB
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粒子群算法PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机惩罚参数c和核函数参数g,用于回归预测,有例子,易上手,简单粗暴,直接替换数据即可。 仅适应于windows系统。 质量保证,完美运行。 本人在读博士研究生,已发表多篇sci,非网络上的学习代码,不存在可比性。
2024-02-27 16:15:26 599KB 支持向量机
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粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-BiLSTM回归预测,多输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-02-27 15:13:03 35KB 神经网络
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粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测,PSO-XGBoost时间序列预测模型,单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-31 18:40:27 54.69MB
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粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测,多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2024-01-27 19:27:15 54MB
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通过粒子群算法对卷积神经网络结构的参数进行优化,最后在训练集和测试集上进行验证,效果比普通卷积神经网络的精度更高。粒子群算法可以有效高效地为卷积神经网络的超参数搜索提供方案。相比手动设计,粒子群算法通过模拟进化算法的方式,有望找到更佳结构。 粒子群算法可以用于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的优化。CNN是一种常用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型,它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。CNN模型的优化需要调整的超参数很多,包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、学习率等等。因此,使用传统的梯度下降算法可能会陷入局部最优解,而粒子群算法则可以通过全局搜索来寻找更优的解。
2024-01-23 09:07:11 88KB
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1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域: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,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信
2024-01-15 13:48:04 461KB matlab