ssa专题
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测（完整源码和数据） 2.SS
分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出
分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-RELM 多特征输入多类别输出 文章目录 一、基本原理1. 数据准备2. RELM模型建立3. SSA优化RELM参数4. 模型训练5. 模型评估6. 结果分析与应用原理总结 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 分类预测|基于麻雀优化正则化极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-R
【Matlab】SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络回归预测 可预测未来（附代码）
资源下载： 资源合集： 目录 一，概述 传统的BP神经网络存在一些问题，比如容易陷入局部最优解、训练速度慢等。为了解决这些问题，我们引入了麻雀算法作为优化方法，将其与BP神经网络相结合，提出了SSA-BP算法。 首先，我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法，它通过模拟麻雀的觅食行为来寻找最优解。在SSA-BP算法中，我
分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM
分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM 文章目录 前言分类预测|基于麻雀优化核极限学习机的数据分类预测Matlab程序SSA-KELM 多特征输入多类别输出 含基础KELM 一、SSA-KELM模型SSA-KELM 分类预测的详细原理和流程1. 核极限学习机（KELM）概述2. 麻雀搜索算法（SSA）概述
Python优化算法15——麻雀搜索算法(SSA)
科研里面优化算法都用的多，尤其是各种动物园里面的智能仿生优化算法，但是目前都是MATLAB的代码多，python几乎没有什么包，这次把优化算法系列的代码都从底层手写开始。 需要看以前的优化算法文章可以参考：Python优化算法_阡之尘埃的博客-CSDN博客 算法介绍 SSA（Sparrow Search Algorithm，麻雀搜索算法）是一种新型的群体智能优化算法，由Xue及
MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)
MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类) 1.数据均为Excel数据，直接替换数据就可以运行程序。 2.所有程序都经过验证，保证程序可以运行。 3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。 结果展示 获取方式 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeYkpZw
【智能算法应用】基于麻雀搜索算法-支持向量回归预测（SSA-SVR)
目录 1.算法原理2.数学模型3.结果展示4.调试记录5.参考文献6.代码获取 1.算法原理 【智能算法】麻雀搜索算法（SSA）原理及实现 2.数学模型 支持向量机(SVM)是针对二分类问题，支持向量回归(SVR)基于SVM应用与回归问题。SVR回归与SVM分类的区别在于SVR的样本点只有一类，SVM是要使到超平面最近的样本点的“距离”最大，SVR则是要使到超平面最远的
7.基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD参数(SSA-VMD)
01.智能优化算法优化VMD参数的使用说明 02.基本原理 麻雀搜索算法（SSA）是一种基于鸟类觅食行为的启发式优化算法，它模拟了麻雀在觅食时的群体行为，通过模拟麻雀的觅食过程来寻找问题的最优解。SSA的基本原理是通过模拟麻雀的搜索行为，包括自由飞行、觅食和跟随等行为，来不断更新候选解的位置，从而寻找到最优解。 而VMD（Variational Mode Decomposition）是
回归预测 | Matlab实现SSA-ESN基于麻雀搜索算法优化回声状态网络的多输入单输出回归预测
回归预测 | Matlab实现SSA-ESN基于麻雀搜索算法优化回声状态网络的多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现SSA-ESN基于麻雀搜索算法优化回声状态网络的多输入单输出回归预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.Matlab实现SSA-ESN基于麻雀搜索算法(SSA)优化回声状态网络(ESN)的多输
基于麻雀搜索算法-BP神经网络SSA-BP回归预测
文章目录 效果一览文章概述 订阅专栏只能获取一份代码部分源码参考资料 效果一览 文章概述 基于麻雀搜索算法-BP神经网络SSA-BP回归预测 订阅专栏只能获取一份代码 部分源码 %------
分类预测 | Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测
分类预测 | Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测（完整源码和数据）,优化参数为,优化
SCI一区 | Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测
SCI一区 | Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测 目录 SCI一区 | Matlab实现SSA-TCN-BiGRU-Attention麻雀算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本
【机器学习】基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络分类预测（SSA-BP）
目录 1.原理与思路2.设计与实现3.结果预测4.代码获取 1.原理与思路 【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路【智能算法】麻雀搜索算法（SSA）原理及实现 2.设计与实现 数据集： 多输入多输出：样本特征24，标签类别4。 求解问题维度： dim = inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hidden
SSA优化最近邻分类预测（matlab代码）
SSA-最近邻分类预测matlab代码 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。 数据为Excel分类数据集数据。 数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1 模块化结构：代码按照功能模块进行划分，清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理块和结果展示等部分，提高
回归预测 | Matlab实现SSA-BiLSTM-Attention麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测
回归预测 | Matlab实现SSA-BiLSTM-Attention麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现SSA-BiLSTM-Attention麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 1.Matlab实现SSA-B
麻雀搜索算法|Sparrow Search Algorithm(SSA)
在麻雀群体智慧、觅食和反捕食行为的启发下，提出了一种新的群体优化方法，即麻雀搜索算法（SSA）。 1、简介 在麻雀搜索算法中包含三种类型的麻雀个体，即发现者、跟随者和侦察者，三种类型对应三种行为。发现者在麻雀群体中占有主导地位，在群体中占有的比例一般为10%-20%，负责为整个群体寻找食物并且提供食物的方位和拥有食物的区域。跟随者会一直对发现者监控，一旦发现者找到食物，跟随者会立即跟随发现者
时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比
时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现ICEEMDAN-SSA-GRU、ICEEMDAN-GRU、SSA-GRU、GRU时间序列预测对比预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现ICEE
【MATLAB源码-第126期】基于matlab的樽海鞘算法(SSA)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。
操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 樽海鞘算法（Salp Swarm Algorithm, SSA） 樽海鞘算法是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟樽海鞘在海洋中的社会行为来解决优化问题。这种算法的设计灵感来源于樽海鞘的群体行为，尤其是它们在觅食时的协同行动方式。 背景 樽海鞘是一类海洋生物，属于脊索动物门。它们以群体的形式生活在海洋中，通过协调的方式进行觅食和移动。在
多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测
多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测 目录 多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 1.data为数据集，
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型
往期精彩内容： 时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客 风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客 风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客 风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客 风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博
回归预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测
回归预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 1.Matlab实现SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多变量回归预测； 2.数据集为excel，输入7个特征，输出1个变量，运
matlab|基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测
目录 1 主要内容 变分模态分解(VMD) 麻雀搜索算法SSA 长短期记忆网络LSTM 2 部分代码 3 程序结果 4 下载链接 1 主要内容 之前分享了预测的程序基于LSTM的负荷和可再生能源出力预测【核心部分复现】，该程序预测效果比较好，并且结构比较清晰，但是仍然有同学咨询混合算法的预测，本次分享基于VMD-SSA-LSTM的多维时序光伏功率预测，本程序参考文章《
回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）
回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制） 目录 回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）预测效果基本描述程序设计参考资料 预测效果 基本描述 1.Matlab实现SSA-CNN-GRU-Attention麻雀优化卷积
CEC2017（Python）：七种算法（RFO、DBO、HHO、SSA、DE、GWO、OOA）求解CEC2017
一、7种算法简介 1、红狐优化算法RFO 2、蜣螂优化算法DBO 3、哈里斯鹰优化算法HHO 4、麻雀搜索算法SSA 5、差分进化算法DE 6、灰狼优化算法GWO 7、鱼鹰优化算法OOA 二、CEC2017简介 参考文献： [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N.
CEC2017（Python）：五种算法（DBO、HHO、RFO、SSA、PSO）求解CEC2017
一、5种算法简介 1、蜣螂优化算法DBO 2、哈里斯鹰优化算法HHO 3、红狐优化算法RFO 4、麻雀搜索算法SSA 5、粒子群优化算法PSO 二、CEC2017简介 参考文献： [1]Awad, N. H., Ali, M. Z., Liang, J. J., Qu, B. Y., & Suganthan, P. N. (2016). “Problem definitio