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【Matlab】基于粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測（Excel可直接替換數(shù)據(jù)）
- 1.模型原理
- 2.數(shù)學(xué)公式
- 3.文件結(jié)構(gòu)
- 4.Excel數(shù)據(jù)
- 5.分塊代碼
- 5.1 fun.m
- 5.2 main.m
- 6.完整代碼
- 6.1 fun.m
- 6.2 main.m
- 7.運(yùn)行結(jié)果
1.模型原理
基于粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測是一種結(jié)合了PSO和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，用于提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在回歸預(yù)測任務(wù)中的性能。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于處理回歸和分類問題，但在復(fù)雜問題上可能陷入局部最優(yōu)解。PSO是一種全局優(yōu)化算法，可以幫助尋找更優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏置值，從而提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。
下面介紹“基于粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測”的原理：
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：