麻雀专题
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
Python优化算法22——自适应变异麻雀搜索优化算法(AMSSA)
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 之前写过黏菌优化算法的文章，现在有很多新的黏菌优化算法，都是进行了一些改进。本次带来的是自适应变异麻雀搜索算法，当然也会和普通的麻
【智能算法应用】基于融合改进A星-麻雀搜索算法求解六边形栅格地图路径规划
目录 1.算法原理2.结果展示3.参考文献4.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 六边形栅格地图 分析一下地图： 六边形栅格地图上移动可以看做6领域运动，偶数列与奇数列移动方式有所差异，将六边形栅格地图与二维栅格地图做映射可以发现： 偶数列移动方式：上、下、左、右、左下、右下奇数列移动方式：上、下、左、右、左上、右上 因此需要对基础
【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
智能优化算法应用：麻雀算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割 -附代码
智能优化算法应用：麻雀算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割 文章目录 智能优化算法应用：麻雀算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.麻雀搜索算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码 摘要：本文利用麻雀搜索算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化，以信息熵作为适应度函数，提高其图像分割的性能。 1.麻雀搜索算法 麻雀搜索算法的具体原理参考博客：htt
智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的工程优化案例
智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的工程优化案例 文章目录 智能优化算法应用：基于麻雀搜索算法的工程优化案例1.麻雀搜索算法2.压力容器设计问题3.三杆桁架设计问题4.拉压弹簧设计问题4.Matlab代码 摘要：本文介绍利用麻雀搜索算法，对压力容器设计问题进行智能寻优。 1.麻雀搜索算法 麻雀搜索算法具体原理请参照：https://blog.csdn.net/u01183
基于麻雀优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码
基于麻雀算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码 文章目录 基于麻雀算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码1.数据介绍2.麻雀优化BP神经网络2.1 BP神经网络参数设置2.2 麻雀算法应用 4.测试结果：5.Matlab代码 摘要：本文主要介绍如何用麻雀算法优化BP神经网络并应用于预测。 1.数据介绍 本案例数据一共2000组，其中1900组用于训练，10
基于麻雀搜索算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码
基于麻雀搜索算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码 文章目录 基于麻雀搜索算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码1.Elman 神经网络结构2.Elman 神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1 模型建立 4.基于麻雀搜索优化的Elman网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对Elman神经网络，初始权值阈值盲目随机性的缺点。采用麻雀搜
智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码
智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码1.K-means原理2.基于麻雀搜索算法的Kmeans聚类3.算法实验结果4.Matlab代码 摘要：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法。 1.K-means原理 K-Means算法是一种无监督分类算法，
基于麻雀搜索算法的同步优化特征选择 - 附代码
基于麻雀搜索算法的同步优化特征选择 - 附代码 文章目录 基于麻雀搜索算法的同步优化特征选择 - 附代码1.数据集2.SVM模型建立3.麻雀搜索算法同步优化特征选择4.测试结果5.参考文献：6.Matlab代码 摘要：针对传统支持向量机在封装式特征选择中分类效果差、子集选取冗余、计算性能易受核函数参数影响的不足, 利用麻雀优化算法对其进行同步优化。 1.数据集 wine
基于麻雀算法优化的相关向量机RVM回归预测算法
基于麻雀算法优化的相关向量机RVM回归预测算法 文章目录 基于麻雀算法优化的相关向量机RVM回归预测算法1.RVM原理2.基于麻雀算法优化的相关向量机RVM3.算法实验与结果3.参考文献：4.MATLAB代码 摘要：本文主要介绍相关向量机RVM的基本原理，以及在预测问题中的应用。 1.RVM原理 RVM算法是一种基于贝叶斯框架的机器学习模型 ，通过最大化边际似然得到相关向
基于麻雀算法改进的DELM预测-附代码
麻雀算法改进的深度极限学习机DELM的回归预测 文章目录 麻雀算法改进的深度极限学习机DELM的回归预测1.ELM原理2.深度极限学习机（DELM）原理3.麻雀算法4.麻雀算法改进DELM5.实验结果6.参考文献7.Matlab代码 1.ELM原理 ELM基础原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/1110
【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
【智能算法应用】基于麻雀搜索算法的二维最大熵图像阈值分割
目录 1.算法原理2.数学模型3.结果展示4.参考文献5.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 最大熵法是由 Kapur 于 1985 年所提出的， 该方法的阈值选取标准取决于图像中最大化分 割的目标区域和背景区域的总熵， 而图像中的熵能够反映图像的平均信息量， 表示图像灰度 分布的聚集特征。 二维熵图像分割方法不仅侧重于
【智能算法应用】麻雀搜索算法求解非线性方程组问题
目录 1.算法原理2.数学模型3.结果展示4.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 非线性方程组为： 2 x 1 − x 2 = e − x 1 − x 1 + 2 x 2 = e − x 2 (1) \begin{aligned}&2x_1-x_2=e^{-x_1}\\&-x_1+2x_2=e^{-x_2}\end{al
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
【优化覆盖】基于matlab麻雀搜索算法求解3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化问题【含Matlab源码 599期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
【优化预测】基于matlab麻雀算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 F002期】
一、运行结果 二、麻雀算法及BP神经网络简介 1 SSA的基本原理 SSA算法是一种模拟麻雀觅食行为和反捕食行为的新型群体智能优化算法，其基本原理如下： 在SSA中，每只麻雀位置对应其中的一个解。麻雀在觅食过程中有3种行为：①作为发现者寻找食物；②作为加入者跟随发现者觅食；③作为警戒者决定种群是否继续觅
