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【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法

请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义GA_BP神经网络回归预测算法结合了遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）和BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork,BPNN

Lwcah·2024-02-13 10:51

BP神经网络（公式推导+举例应用）

其中，BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork，BPNN）作为一种常见的前馈式神经网络，以其在模式学习和逼近函数

Nie同学·2024-01-12 14:00

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归

KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

ACO蚁群算法优化BP神经网络（ACO-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比）

ACO蚁群算法优化BP神经网络（ACO-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比）代码注释清楚。main为运行主程序，可以读取本地EXCEL数据。很方便，容易上手。

「已注销」·2023-11-15 20:05

bpnn matlab工具箱,bpnn——matlab工具箱-归一化函数 premnmx、tramnmx、postmnmx、mapminmax...

source1person1:“一个是训练数据归一化，此时不知道输入数据范围，一个是对预测数据归一化，此时用的最大最小是训练数据的最大最小，配套的还有个反归一化函数，如果数据在01间不需要，归一化的目的是防止输入数据各维间数量级差别太大”person2“premnmx可以在任何时候用，但tramnmx是要先用了premnmx后才可以用，主要是用于归一化神经网络的输入，其中要用到premnmx的输出

李建标·2023-11-06 02:09

遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)回归预测-Matlab代码实现

一、前言（代码获取：评论区或者私信获取）遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）和反向传播神经网络（BackpropagationNeuralNetwork，BPNN）都是常用的优化算法和模型

Matlab神经网络深度学习·2023-10-17 21:57

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

BPNN是一种根据误差反向传播算法训练的多层前馈网络，具有很强的非线性处理能力，是目前应用最广泛的神经网络之一。

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

回归预测|GWO-BPNN-Adaboost算法原理及其实现（Matlab）

在上一篇文章中介绍了BPNN-Adaboost算法的原理及其实现，Adaboost算法可以将多个BPNN作为弱分类器进行训练，使其相互补充，集成为具有较强鲁棒性的强分类器。

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

基于粒子群优化的BP神经网络算法

基于粒子群优化的BP神经网络算法（ParticleSwarmOptimizationBackpropagationNeuralNetwork，PSO-BPNN）是一种利用粒子群优化算法优化BP神经网络的算法

带我去滑雪·2023-09-13 15:26

WCA水循环算法优化BP神经网络（WCA-BPNN）回归预测MATLAB代码

WCA水循环算法优化BP神经网络（WCA-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比）代码注释清楚。main为运行主程序，可以读取本地EXCEL数据，使用换自己数据集。很方便，容易上手。

「已注销」·2023-08-25 01:17

机器学习在地球物理（地震）中的发展历程_1

机器学习在地球物理（地震）中的发展历程_1神经网络BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BPNN）模拟退火（SimulatedAnnealing,SA）遗传算法（GA）

御月之夜·2023-08-11 09:43

小波神经网络（WNN）的实现（Python，附源码及数据集）

测试过程（test.py）3、测试结果4、参考源码及实验数据集一、理论基础小波神经网络（WaveletNeuralNetwork，简称WNN）是基于小波变换理论构造而成，其原理原理与反向传播神经网络（BPNN

七层楼的疯子·2023-04-01 00:47

docker打包Python项目

docker打包Python项目Step1:配置运行环境文档项目结构如下docker_test├──Dockerfile├──(myapps)│└──BPNN.py└──requirements.txtrequirements.txt

汤汤泡饭·2023-03-29 00:18

论文笔记（1）

Hourlyday-aheadsolarirradiancepredictionusingweatherforecastsbyLSTM（2018）这篇文章只要就是对太阳辐射度的预测、用到LSTM并且和bpnn

桉豆子·2023-03-20 01:54

BPNN神经网络的Python实现

关于前置的数学知识，可以查看https://blog.csdn.net/cufewxy1/article/details/80445023首先是bpnn.py，实现了BPNeuralNetwork类。

学无止境1980·2023-02-06 08:40

径向基神经网络（RBFNN）的实现（Python，附源码及数据集）

测试结果4、参考源码及实验数据集一、理论基础径向基神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork，简称RBFNN）是一种具有较强映射功能的三层前向网络，其原理与反向传播神经网络（BPNN

七层楼的疯子·2023-01-30 12:12

反向传播神经网络（BPNN）的实现（Python，附源码及数据集）

文章目录一、理论基础1、前向传播2、反向传播3、激活函数4、神经网络结构二、BP神经网络的实现1、训练过程（BPNN.py）2、测试过程（test.py）3、测试结果4、参考源码及实验数据集一、理论基础反向传播神经网络

七层楼的疯子·2023-01-27 08:09

前向型神经网络之BPNN(附源码)

人工神经网课的大作业~~转自http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48213345BPNN人工神经网络我们知道，人的脑袋具有很强的学习

徐不依·2023-01-23 01:12

神经网络中与BP传播算法

BPNN人工神经网络我们知道，人的脑袋具有很强的学习、记忆、联想等功能，虽然人类还没有完全搞明白人类的大脑，但是我们已经知道它的基本单位就是一个个神经元，即一个神经细胞，人的神级细胞个数大约为1011

Michael_Shentu·2023-01-23 01:11

关于使用pytorch实现GRU所遇到的问题记录

当我本人在使用pytorch框架调用GRU的时候，出现了want3，get2的错误，这个错误是因为GRU的输入需要的是三个维数，即：数据量、时间步长、数据特征数量，传统的BPNN网络只需要两个数据即：数据量

thereblue·2023-01-12 10:25

Paddle飞桨图神经训练营笔记

图神经网络链接：图神经网络7日打卡营课程基础数学基础：高等数学线性代数概率与数理统计编程基础Python:numpyPaddlePaddle1.8PGL机器学习基础神经网络（FC，BPNN)资料综述GraphNeuralNetworks

洛Darki·2023-01-05 15:49

AI学习——自动微分算法

前情回顾在上一次的博文中，学习了感知机和BPNN算法，我们可以做一个简单的知识点总结：激活函数非线性深层网络比浅层网络拥有更强的表达能力三层神经网络可以表达任意函数（足够多的隐藏单元）神经网络与图灵机（

爱摸鱼的伪程序猿·2023-01-03 11:14

基于神经网络进行数据降维

基于神经网络进行数据降维前言一：自编码器介绍二：常见神经网络简介三：基于BPNN的自编码降维实验四：基于CNN的自编码降维实验五：总结前言机器学习方法降维可以说非常多了，无论是线性还是非线性，而且各有各的优势存在

月~时光之笛·2022-12-04 17:29

加热炉钢坯出炉温度PCA-BP的预测模型研究

传统单一BP算法无法消除数据之间冗余和捕捉非线性规律，从而导致预测精度低的问题，鉴此，提出了一种基于主成分的BP神经网络（PCA-BPNN）预测模型。

智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:10

模型包括BPNN，极限学习机（ELM）和Elman网络

模型包括BPNN，极限学习机（ELM）和Elman网络（循环神经网络的一种）。有实例，直接替换数据可运行。有训练集和测试集的划分，可直接套数据。可以进行多步预测。ID:7149680300500502

「已注销」·2022-12-01 07:19

PSO粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BPNN）回归预测MATLAB代码

PSO粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比）代码注释清楚。

「已注销」·2022-11-29 02:34

基于BP神经网络的手写体识别

浅谈BP BP神经网络也称后向传播学习的前馈型神经网络(BackPropagationFeed-forwardNeuralNetwork,BPFNN/BPNN)，是一种应用最为广泛的神经网络。

嗯..·2022-11-26 10:22

BP神经网络应用——数字验证码识别

后向传播学习的前馈型神经网络（BPNN）作为人工神经网络的一个经典模型，应用最为广泛。验证码是网络上普遍采用的一种用于真人交互证明的有效方法，本文将采用BP神经网络来实现对验证码图像的识别。

杰尼杰尼！·2022-11-22 07:27

前馈神经网络BPNN简单实现

分为4个步骤初始化使用随机函数分配权重，和偏置，除了输入层之外，都需要加入偏置。计算输出计算每个神经元的输出结果计算误差输出层的误差计算中间层的误差计算调整权重和偏置其中L为学习率，可以设置为0.9，接下来调整权重实现matlab实现代码如下%%简单前馈神经网络%初始化权重和偏置W12=rand([3,2]);W23=rand([2,1]);B12=rand([1,2]);B23=rand([1,

菜鸡儿~·2022-11-20 02:55

世界需要简化第二篇：最简单易懂的BPNN算法——算法经高度简化，所有下标均仔细核对

BP神经网络结构（可查阅前馈型神经网络）：输入三个节点，输出只有一个节点。中间层数任意，每层节点个数任意假设有训练集样本X，其中取第一个样本x1=，其期望值y1=1下面开始BP算法计算过程：第一步前向计算：已知各个节点之间的初始权值ω（别问我怎么来的，一般都会随机初始化一个值-1~1或其他之间），和每个偏置量θ（下文简称阈值）。第一遍是前序计算，依次得到各个中间节点的输入值，如下公式1，然后计算每

一努力向上奔跑者·2022-11-12 17:06

Pytorch深度学习（二）：反馈神经网络（BPNN）

Pytorch深度学习（二）：反馈神经网络（BPNN）参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集本文浅学反馈神经网络（BackPropagationNeuralNetwork

Yuriy_Xiong·2022-11-12 17:06

深度学习:知识回收(神经网络模型：BPNN原理)

BPNN原理及推导序BPNN神经网络正向传播BP算法Wn权重更新推导最后序今天看tensorflow的时候，看到一个BPNN的例子，就顺便把BPNN的原理给看了一遍OpenCV的书也到了，想尽快结束复习开始新的模块学习哼

lifh8·2022-11-12 17:04

我对BPNN的一些浅见

我们知道，在任何机器学习模型中，都会有一个代价函数的概念。当训练样本一定时，这个代价函数实际上是一个自变量为模型参数，因变量为代价大小的函数。那么我们训练一个机器学习模型的目的就是，通过改变模型参数，来最小化模型的代价。那么问题来了，以什么样的方式来改变模型参数？一个很直观的方法是令模型的参数在其梯度方向上改变（关于梯度与函数大小的关系大家可以参考高等数学相应章节）。所以切入点是要求每个参数的偏导

lc_lc2000·2022-11-12 17:34

BPNN-Belief Propagation Neural Networks

为弥合这一差距，我们引入了信念传播神经网络（BPNN），这是一类对因子图进行操作并推广信念传播（BP）的参数化运算符。

Monte0539·2022-11-12 17:02

AI学习——感知机和BPNN算法

在AI的学习过程中主要有理论课的知识讲解和实验课的实验过程，这里主要就分享我写的实验报告吧1.实验问题：对感知机和BPNN算法的应用。

爱摸鱼的伪程序猿·2022-11-12 17:01

机器学习-自适应学习率和损失函数的反向传播神经网络BPNN

问题背景：多分类问题，输入参数为8组特征值，采用Excel表格导入，输出参数为5种不同的分类结果。数据量为1000组左右，训练组与测试组保持为7:3。BP神经网络模型：隐藏层计算为10层，达到最大准确率，且时间较短。学习率更新公式：损失函数更新公式：有几个超参数需要提前设置好，根据自己的问题背景环境。importnumpyasnpimportdatetimeimportxlrdimportmatp

ISP算法与图像处理·2022-11-01 11:32

反向传播神经网络（Back propagation neural network ，BPNN）

文章目录BPNN前向传播反向传播总结参考BPNNBPNN被认为是最常用的预测方法，BPNN模型的一般结构如下图所示，它由输入层、隐层和输出层三层组成，其中隐层在输入层和输出层之间传递着重要的信息。

kanchigo·2022-11-01 11:24

80行代码轻松搞定反向传播神经网络(BPNN)

后向传播神经网络一、原理BP(BackPropagation)算法是通过将网络预测值与实际值做对比，不断修改权重从而尽量将他们之间的均方根误差降低到最小的算法。该算法由最后的节点向前不断传递信息，所以被称为后向传播算法。BP算法具有简单易行、计算量小和并行性强等优点，其实质是求解误差函数最小值的问题，但由于梯度下降本身的缺点，容易陷入局部最小值，且根据学习率，有可能会导致收敛速度慢，学习效率低等缺

快乐小虎鲸biubiu·2022-11-01 11:47

【Matlab时间序列预测】EMD优化BP神经网络汇率预测【含源码 1742期】

哔哩哔哩）【Matlab时间序列预测】EMD优化BP神经网络汇率预测【含源码1742期】二、matlab版本及参考文献1matlab版本2014a2参考文献[1]吴玲玲,尹莉莉,任其亮.一种EMD和DE-BPNN

Matlab佛怒唐莲·2022-09-14 08:26

算法介绍及实现——BP神经网络（基于Python-torch）

BPNN是一种当下的应用比较广泛的智能算法，是MLP的一种，是用于寻找数据集中非线性的、复杂的数据关系。

小堂同学·2022-07-02 07:04

bp神经网络

bp简介github原文：https://github.com/amace-lzo/top-algorithm-set/wiki/bpnn_BPNeuralNetworkBP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork

liangjiayy·2022-06-24 19:46

详解反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）

文章目录一、基本概念（一）单一神经元数学模型（二）多层BPNN的定义二、运算过程三、训练过程（一）代价函数（二）梯度推导（三）迭代训练四、归一化五、应用示例（一）数据准备（二）定义网络（三）训练拟合一、

XY_0209·2022-04-12 07:40

实战案例：BP神经网络结合遗传算法寻优(优化)工艺参数及代码实现

目录摘要1工艺参数优化问题1.1确定输入变量及其寻优范围（13个属性因素，252组）1.2确定优化目标，即输出变量（体脂含量指标，单输出，252组）2工艺参数优化问题求解的流程设计3部分代码3.1BPNN.m3.2GA.m4

飞天鱼_算法设计·2021-10-15 08:00

收藏 | 对比图像分类五大方法：KNN、SVM、BPNN、CNN 和迁移学习

SophiaCV·2021-05-27 18:00

神经网络模型学习笔记（ANN,BPNN）

本文主要对BPNN模型进行学习。什么是神经网络？神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。

冷月一半缺_·2020-09-14 17:26

BP神经网络的Java实现

importjava.util.Random;/***BPNN.**@authorRenaQiu**/public

zhoujianghua_2008·2020-09-11 06:03

Keras搭建神经网络BPNN(回归问题)

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets,preprocessingfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimpor

codeQin·2020-08-24 02:35

Keras搭建神经网络BPNN(分类问题)

(一)BPNN(二分类)使用软件:AnacondaTip:输出层使用Sigmoid函数importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets

codeQin·2020-08-24 02:04

吴恩达DL课程学习笔记——NN & DL（第一周）

第一周——深度学习概述1、什么是神经网络（1）单神经元的网络=>感知机/单层NN=>MLP/ANN/BPNN。

就是杨宗·2020-08-23 14:01

差分进化算法DE优化BPNN

(一)DE的基本原理主要操作：变异-交叉-选择(二)DE优化BPNN%载入数据data=csvread('D:\matlab2016a\OA\sample.csv');%划分数据集rv=rand(1,size

codeQin·2020-08-17 14:57

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