【预测模型-BP分类】基于布谷鸟算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

【预测模型-BP分类】基于布谷鸟算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

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【FNN分类】基于粒子群结合引力搜索算法优化前向反馈神经网络实现数据分类附matlab代码

【FNN分类】基于粒子群结合引力搜索算法优化前向反馈神经网络实现数据分类附matlab代码

 1 内容介绍引力搜索算法(GSA)是一种基于引力定律和质量相互作用的新型启发式优化方法。实践证明,该算法具有较好的全局最优搜索能力,但在最后一次迭代中存在搜索速度较慢的问题。这项工作提出了粒子群优化 (PSO) 和 GSA 的混合体来解决上述问题。在本文中,GSA 和 PSOGSA 被用...

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【BP分类】基于鸟群算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

【BP分类】基于鸟群算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

1 简介BSA 算法优化 BP 神经网络的基本思想是: 利 用 BSA 算法的全局搜索能力, 优化 BP 神经网络初始的权值和阈值, 也就是决策变量, 其中每一组决策变量均包含在鸟群个体所处的空间位置中. 然后, 通过适应度函数来衡量个体所处空间位置的优劣度, 并利用鸟群觅食过程中的觅食行为、警戒行...

【BP分类】基于头脑风暴算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

【BP分类】基于头脑风暴算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

 1 简介为了提高分类的准确性,该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力,学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP...

【BP分类】基于花朵授粉算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

【BP分类】基于花朵授粉算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

 1 简介为了提高分类的准确性,降低因预测精度不高带来的电能损失,提出将花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)与BP神经网络相结合,利用FPA算法具有收敛速度快,全局搜索能力强的特点,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,改善传统BP神经网络因权值和...

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