算法神经网络金融商贸 LPSO-BP

”算法神经网络金融商贸 LPSO-BP“ 的搜索结果

1.Matlab实现LPSO-BP基于改进莱维飞行和混沌映射的粒子群优化算法优化BP神经网络的股票预测（完整源码和数据) ； 2.数据集为输入多个特征，输出1个变量，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 3.优化...

1.Matlab实现LPSO-BP基于改进莱维飞行和混沌映射的粒子群优化算法优化BP神经网络数据分类预测（完整源码和数据）,优化参数为神经网络的权值和偏置，运行环境为Matlab2018及以上。 2.多特征输入单输出的二分类及多...

1.LPSO-BP改进的粒子群算法(LPSO)优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（Matlab完整程序和数据），含优化前后对比； 2.运行环境2018及以上； 3.BP神经网络初始的权值阈值都是随机生成的，因此不一定是最佳的...

1.LPSO-BP改进的粒子群算法(LPSO)优化算法优化BP神经网络多特征分类预测（Matlab完整程序和数据），含优化前后对比； 2.运行环境2018及以上； 3.BP神经网络初始的权值阈值都是随机生成的，因此不一定是最佳的。采用...

基于BLP-ALO-SVM的风电功率短期预测方法》《基于改进粒子群优化算法的特征选择方法研究》《融合莱维...BP神经网络初始的权值阈值都是随机生成的，因此不一定是最佳的。，提高搜索精度，帮助粒子群个体跳出局部最优。

今天采用改进的粒子群算法(LPSO)优化算法优化BP神经网络。本文选用的LPSO算法是之前作者写过的一篇文章：基于改进莱维飞行和混沌映射（10种混沌映射随意切换）的粒子群优化算法，附matlab代码文章一次性讲解两种案例...

由于最近新参与了一个与智能优化相关的科研课题，所以需要了解一些计算智能的算法知识。经老师推荐，从网上购买了张军老师的这本《计算智能》，尽管出版年份距今已有一些年日，但因该领域多年来并未有太多新的大改变...

利用改进后的粒子群优化SVM、BP、KNN、DT四种机器学习分类模型，实现二分类、多分类预测，并输出多种可视化图形、误差分类指标

为了提高多机器人编队的协作效率和灵活性，本文提出了一种基于行为和领航者算法的混合编队通信配合方法，实现机器人编队的变换队形和路径规划。该方法将机器人分为领航者和跟随者两类，领航者负责规划路径并引导跟随...

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而粒子滤波（PF）和粒子群算法（PSO）是两种常用的算法，它们在状态估计中起着重要作用。本文将介绍如何利用粒子群算法优化粒子滤波（PSO-PF）来实现状态估计，并对比算法流程前后的效果。首先，让我们简要了解一下...