沙猫专题

分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM沙猫群优化算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM沙猫群优化算法优化支持向量机多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM沙猫群优化算法优化支持向量机多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现SCSO-SVM沙猫群优化算法优化支持向量机多特征分类预测,运行环境Matlab2018b及以上;

改进沙猫群优化的BP神经网络ISCSO-BP(时序预测)的Matlab实现

改进沙猫群优化的BP神经网络(ISCSO-BP)是一种结合了改进的沙猫群优化算法(Improved Sand Cat Swarm Optimization, ISCSO)和反向传播(Back Propagation, BP)神经网络的模型,旨在提高时序预测的准确性和效率。这种模型尤其适用于处理复杂的时间序列数据,通过自动调整神经网络的阈值和权值,来提升预测性能。下面是对ISCSO-BP的简要介绍:

分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】

分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】 目录 分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量

分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】

分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】 目录 分类预测 | Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果 基本描述 1.Matlab实现SCSO-SVM基于沙猫群优化算法优化支持向量机的多变量

智能优化算法应用:基于沙猫群算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用:基于沙猫群算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于沙猫群算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.沙猫群算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码 摘要:本文主要介绍如何用沙猫群算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。 1.无

三种策略改进的沙猫群优化算法(MSCSO),与白鲸、蜣螂、麻雀等多种算法进行比较,MATLAB代码...

沙猫群优化算法(sand cat swarm optimiza⁃ tion,SCSO)是 2022年提出的元启发式优化算法,该算法灵感来源于沙猫的捕食行为,沙猫群会通过搜索阶段和捕食阶段获得食物。其中算法额外使用自适应的rG和R以达到搜索阶段和捕食阶段的无缝 切换。该算法具有寻优能力强、收敛速度快等特点,但仍存在全局探索能力较弱、算法后期易陷入局部最优等缺点。 此文复现一篇于2022年十月由Di

基于沙猫群优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码

基于沙猫群优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码 文章目录 基于沙猫群优化的BP神经网络(分类应用) - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.沙猫群优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 沙猫群算法应用 4.测试结果:5.Matlab代码 摘要:本文主要介绍如何用沙猫群算法优化BP神经网络,利用鸢尾花数据,做一个简单的讲解。 1.鸢尾花iris