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基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络的时间序列预测模型

基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)原理：

通过引入混沌映射机制，对其群体进行初始化，增加粒子群个体的多样性；然后在粒子群个体的位置更新公式上引入改进的莱维飞行机制，提高搜索精度，帮助粒子群个体跳出局部最优。

BP神经网络初始的权值阈值都是随机生成的，因此不一定是最佳的。采用智能算法优化BP神经网络的权值阈值，使得输入与输出有更加完美的映射关系，以此来提升BP神经网络模型的精度。采用LPSO算法对BP神经网络的权值阈值进行优化。

算例使用股票数据，包含特征：开盘价，盘中最高价，盘中最低价，收盘价等，即多输入

参考文献：《基于BLP-ALO-SVM的风电功率短期预测方法》《基于改进粒子群优化算法的特征选择方法研究》《融合莱维飞行与黄金正弦的粒子群优化算法》《基于莱维飞行的多目标粒子群优化算法研究及应用》《混沌映射的粒子群算法分析比较》《多策略融合的改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用》

数据分析与预测/数学建模竞赛数据分析题（数学建模竞赛懒人包/数学建模竞赛常用和创新代码全家桶/基于RBF径向基神经网络的多变量回归/基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM/基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM/基于减法平均优化器优化算法（SABO）-极限学习机（ELM）/基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络/基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）/基于LSTM-Adaboost/基于北方苍鹰算法（NGO）优化长短期记忆网络（LSTM）/CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测/基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM/基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习/基于PSO-Lssvm/基于多层前馈神经网络多输入二分类/基于分解法的周期性时间序列预测/基于ARIMA的差分平稳化时间序列预测/移动平均法+指数平滑法时间序列预测）高质量matlab代码【不断更新】
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各种最新智能优化算法（最新非动物园智能优化算法/带约束的群智能优化算法全家桶/改进粒子群优化算法及对比分析/基于黄金正弦和混沌映射思想的改进减法优化器算法）及应用【不断更新】
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