回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测

2024-08-27 06:04
文章标签 算法 输出 matlab 实现 学习 优化 输入 神经网络 集成 预测 bp 回归 adaboost 灰狼 gwo

本文主要是介绍回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测

目录

    • 回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

在这里插入图片描述

基本介绍

Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测
GWO-BP-Adaboost回归预测Matlab
matlab最好2020及以上
源码+详细注释
将灰狼优化的BPNN作为弱学习器，adaboost算法集成为强学习器，拟合精度高
灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种受自然界灰狼行为启发的优化算法。它模拟了灰狼的社会层次和狩猎策略，其中灰狼被分为四种角色：狼首领（Alpha）、狼副手（Beta）、狈顾问（Delta）和打工狼（Omega）。这种层次结构帮助灰狼以高效的方式组织狩猎和资源分配。

程序设计

  • 完整程序和数据下载私信博主回复Matlab实现GWO-BP-Adaboost多输入单输出回归预测。

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502

这篇关于回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1110842。

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉，那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢？ 在编程和数据结构中，“shallow”（浅层）通常指对数据结构的最外层进行操作，而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素，而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层（Shallow） 定义
阅读更多...
HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结

HarmonyOS学习(七)——UI（五）常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局（LinearLayout） 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列，Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距，达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式，且在各类尺寸屏幕上表现一致，其中交叉轴为垂直时，取值为Vert
阅读更多...
Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya（不是本人，claude AI）在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容： 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用
阅读更多...
不懂推荐算法也能设计推荐系统

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例，告诉我们不懂推荐算法的产品，也能从产品侧出发， 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品，看到算法二字，多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法（注：传统是指科班出身的产品都会接触过）。但对于推荐算法，多数产品对着网上搜到的资源，都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后，更是加大了理解的难度。 但，不了解推荐算法，就无法做推荐系
阅读更多...
HDFS—存储优化（纠删码）

HDFS—存储优化（纠删码）

纠删码原理 HDFS 默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约50％左右的存储空间。 此种方式节约了空间，但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k
阅读更多...
【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）

【课程链接】 AntV G6：深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画（下）_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中，应该怎样去计算和绘制图形，如何给一个图形制作不间断的动画，以及在鼠标事件之后产生动画。（有点难，需要好好理解） <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06
阅读更多...
学习hash总结

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash，名字很陌生，但是hash的思想却很熟悉，以前早就做过此类的题，但是不知道这就是hash思想而已，说白了hash就是一个映射，往往灵活利用数组的下标来实现算法，hash的作用：1、判重；2、统计次数；
阅读更多...
hdu1043（八数码问题，广搜 + hash（实现状态压缩） ）

hdu1043（八数码问题，广搜 + hash（实现状态压缩） ）

利用康拓展开将一个排列映射成一个自然数，然后就变成了普通的广搜题。 #include<iostream>#include<algorithm>#include<string>#include<stack>#include<queue>#include<map>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<ctype.h>#inclu
阅读更多...
康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射（也就是某个全排列与某个自然数一一对应） 公式： X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。（a[i]在不同应用中的含义不同）； 典型应用： 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序，也就是说求当前排列是第
阅读更多...
使用opencv优化图片（画面变清晰）

使用opencv优化图片（画面变清晰）

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化，使其看起来更清晰，同时保持尺寸不变，通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多，主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器：相机传
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2