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
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文章目录4.3 神经网络优化算法4.4 神经网络进一步优化4.4.1 学习率的设置4.4.2 过拟合问题4.4.3 滑动平均模型 4.3 神经网络优化算法反向传播算法（BP，back propagation）和梯度下降算法（gradient decent）调整神经网络中参数的取值。 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法从而使神经网
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2023-08-26 15:49:06
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时序预测 | MATLAB实现基于BP-Adaboost的BP神经网络结合AdaBoost时间序列预测
神经网络概述这部分内容已经有很多人讲的很清楚了，我就不再重复了，只是在这里简单梳理一下详细可见
对神经网络的发展历史感兴趣的还可以看下http://fantasticinblur.iteye.com/blog/1012691神经网络的几大要素1.输入向量X 实际输出向量Y 理想输出向量O 权重向量W（包括bias B)2.输入层（input layer)通常是线性的,隐含层(hidden
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原创
2023-03-21 12:06:53
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回归预测 | MATLAB实现基于BP-Adaboost的BP神经网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测
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时序预测 | Matlab实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络时间序列预测
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分类预测 | Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型
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分类预测 | Matlab实现基于BP-Adaboost数据分类预测
多维时序 | MATLAB实现GWO-BP多变量时间序列预测(灰狼算法优化BP神经网络)
列车节能优化：灰狼优化算法的应用一、研究背景二、灰狼优化算法简介三、灰狼优化算法在列车节能优化中的应用1、算法求解模型1.1 将多目标优化问题转化为单目标问题1.2 基于Pareto原理求解2、列车动力学模型3、建立目标函数4、决策变量的选取四、仿真参数设置五、部分源程序Matlab代码六、部分实验结果仿真图七、部分参考文献 一、研究背景当今社会对能源资源的需求越来越大，如何提高列车的能效，减少
AdaboostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。对adaBoost算法的研究以及应用大多集中于分类问题，同时也出现了一些在回归问题上的应用。就其应用adaBoost系列主要解决了: 两类问题、多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题、回归问题。它用全部的训练样本进行学习
原创
2014-10-14 20:01:14
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一：AdaBoost原理介绍 假设你是一名患者，有某些症状。你选择咨询多位医生，而不是一位。你根据医生现在的诊断准确率，对每位医生的诊断赋予一个权重。然后对每个医生的诊断结果，乘与他的诊断准确率。最终得出最大值结果的诊断作为最终的结果。在boosting方法中，权重赋予每个训练元组。迭代地学习k...
原创
2021-09-04 11:26:21
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前言 集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类： 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成。代表算法是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。 第二类是个体学习器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器
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2019-01-07 10:44:00
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本文将用BiLstm模型，对于恶意的url访问进行检测，从而保证网络空间的安全。首先在介绍BiLstm模型之前，先介绍一下Lstm长短期记忆神经网络模型。长短时记忆网络长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network，简称 LSTM）是循环神经网络模型（Recurrent Neural Network，简称 RNN）的一个重要分支，具有 RNN 的优点并在其基础上进行改
