matlab科研助手的博客_预测模型

【ELAMN预测】基于遗传算法优化ELMAN神经网络实现电力符合数据回归预测附matlab代码

1 简介一种基于遗传算法优化Elman神经网络的短期功率预测方法,包括以下步骤:首先确定Elman神经网络拓扑结构,其中包括神经网络输入层节点个数,隐藏层节点个数,输出层节点个数,承接层节点个数等.然后初始化Elman神经网络权值阈值长度.再使用遗传算法对初始值进行编码并进行交叉变异等操作产生优化后的神经网络初始权值,最后对神经网络进行学习和训练并更新权值,得到预测结果.本发明使得预测准确率更高,

神经网络

遗传算法

权值

原创点赞0 阅读9013 收藏0 评论0 2022-06-01

【SVM分类】基于海鸥算法优化支持向量机SVM实现分类附matlab的代码

1 简介支持向量机是一种建立在统计学习理论上的机器学习方法, 它追求结构化风险最小而不是经验风险最小, 具有很强的推广能力. SVM 是从线性可分的二分类问题发展而来的, 其基本思想是寻找两类样本的最优分类面, 使得两类样本的分类间隔 ( margin) 最大. 以图 1 所示为例. 图中: 实心点和空心点分别代表两类样本; H 为分类线, H1 和 H2 分别为各类中离分

matlab代码

参考文献

路径规划

原创点赞0 阅读7331 收藏0 评论0 2022-05-30

【BP分类】基于花朵授粉算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码

1 简介为了提高分类的准确性,降低因预测精度不高带来的电能损失,提出将花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)与BP神经网络相结合,利用FPA算法具有收敛速度快,全局搜索能力强的特点,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,改善传统BP神经网络因权值和阈值的选择具有随机性而陷入局部最优和收敛速度慢的缺点.最后,通过某地区实际负荷数据验证了优化后的BP

神经网络

权值

参考文献

原创点赞0 阅读2773 收藏0 评论0 2022-05-30

【DELM分类】基于灰狼算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码

1 简介人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够

深度学习

原始数据

数据

原创点赞0 阅读111 收藏0 评论0 2022-05-25

【lssvm预测】基于风驱动算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现交通流数据回归预测附matlab代码

1 简介短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用

支持向量机

最小二乘

神经网络

原创点赞0 阅读166 收藏0 评论0 2022-05-22

【LSTM预测】基于RNN-LSTM卷积神经网络实现空调功耗数据回归预测附Matlab代码

1 简介编辑编辑编辑2 部分代码function [train_data,test_data]=LSTM_data_process()%% 数据加载并完成初始归一化train_data_initial= [0.4413 0.4707 0.6953 0.8133 0.4379 0.4677 0.6981 0.8002 0.4517 0.4725 0.7006 0.8201;

上传

归一化

d3

原创点赞0 阅读142 收藏0 评论0 2022-05-22

【lssvm预测】基于花朵授粉算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测附matlab代码

1 简介短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析

支持向量机

最小二乘

神经网络

原创点赞0 阅读203 收藏0 评论0 2022-05-21

【lssvm预测】基于天鹰算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码

1 简介短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析基础上,采用

支持向量机

最小二乘

神经网络

原创点赞0 阅读135 收藏0 评论0 2022-05-18

【GMDH】基于BILSTM, GMDH和遗传神经网络实现COVID数量的回归预测附matlab代码

1 简介一般情况,学者们采用人工智能,数学建模等方式预测COVID-19的传播.然而有的数学模型,其理论推导过程复杂且专业性强,不易理解和推广;有些数学模型需要提前估计参数,在参数确定环节就会引起一定的失真;在统计数据集时,学者们都更偏爱以当日报道的确诊总人数为子集.文章以每日报道的新增确诊人数为子集,基于大量的实时动态变化数据,不需要流行病学方面的专业知识,分别以BILSTM, GM

神经网络

线性系统

数学模型

原创点赞0 阅读111 收藏0 评论0 2022-05-18

【DELM预测】基于天鹰算法改进深度学习极限学习机实现数据回归预测附matlab代码

1 简介人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对

原始数据

神经网络

深度学习

原创点赞0 阅读126 收藏0 评论0 2022-05-16

【DELM预测】基于探路者算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码

1 简介人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够

深度学习

神经网络

原始数据

原创点赞0 阅读186 收藏0 评论0 2022-05-15

【BP预测】基于布谷鸟算法优化BP神经网络数据回归预测含Matlab源码

1 简介锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖。编辑编辑编辑编辑编辑编

神经网络

数据

算法优化

原创点赞0 阅读277 收藏0 评论0 2022-05-14

【DELM预测】基于鲸鱼算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码

1 简介人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对

优化算法

神经网络

深度学习

原创点赞0 阅读132 收藏0 评论0 2022-05-14

【DELM预测】基于狮群算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码

1 简介人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对

神经网络

深度学习

原始数据

原创点赞0 阅读137 收藏0 评论0 2022-05-14

【LSTM分类】基于麻雀算法优化LSTM实现数据分类含Matlab源码

1 简介编辑编辑正在上传…重新上传取消编辑2 部分代码%_________________________________________________________________________________% Salp Swarm Algorithm (SSA) source codes version 1.0%% Main paper:% S. Mirjalili,

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d3

参考文献

原创点赞0 阅读141 收藏0 评论0 2022-05-13

【ELM预测】基于灰狼算法优化极限学习机预测附matlab代码

1 简介准确的电池荷电状态(SOC)估计是电动车辆正常工作的基本前提.针对目前电池荷电状态估计时存在的非线性,不平稳等干扰因素的影响,本工作提出了基于灰狼优化算法的极限学习机的锂离子电池SOC估计方法,以提高估计精度并缩短估计时长.传统的极限学习机(ELM)直接随机生成模型参数,并对SOC进行估计,该方法运行速度快且泛化性能好.但极限学习机需要找出最优的隐含层神经元参数才能达到较高的精度.因此,通

优化算法

d3

参考文献

原创点赞0 阅读166 收藏0 评论0 2022-05-12

【ElM分类】基于灰狼算法优化ElM神经网络实现数据分类附matlab代码

1 简介为了提高核极限学习机(ELM)的分类正确率,采用灰狼算法(GWO)对惩罚系数,宽度参数两个参数进行优化.首先,根据乳腺良恶性肿瘤数据库训练集并利用灰狼算法优化核极限学习机;然后,通过GWO-ELM和ELM对测试集进行分类诊断;最后,对比分析GWO-ELM和ELM的分类性能,测试结果表明,GWO-ELM的总体诊断正确率相较于ELM提高了10%,且恶性肿瘤的诊断正确率明显优于ELM

matlab代码

d3

参考文献

原创点赞0 阅读88 收藏0 评论0 2022-05-10

【预测模型】基于Logistic改进的麻雀搜索算法优化BP神经网络实现数据预测matlab代码

1 简介针对麻雀搜索算法(SSA)在迭代后期种群多样性减少,易陷入局部最优等难题,提出了一种基于Logistic混沌映射的改进麻雀算法(LCSSA).利用Logistic混沌映射初始化种群,提高了初始解的质量,增加了种群多样性,利用线性递减权重法,降低了群体智能算法容易早熟的风险,避免算法后期容易在全局最优解附近发生振荡现象.依据8个基准函数对改进后算法与改进前算法进行性能对比测试.测试结果表明,

初始化

数组

子函数

原创点赞0 阅读225 收藏1 评论0 2022-05-10

基于帝企鹅算法优化BP神经网络实现数据预测matlab代码

1 算法介绍1.1 BP神经网络1、反向传播算法应用领域反向传播算法应用较为广泛，从字面意思理解，与前向传播相互对应。在简单的神经网络中，反向传播算法，可以理解为最优化损失函数过程，求解每个参与运算的参数的梯度的方法。在前馈神经网络中，反向传播从求解损失函数偏导过程中，步步向前求解每一层的参数梯度。在卷积神经网络中，反向传播可以求解全连接层的参数梯度。在循环神经网络中，

损失函数

神经网络

权值

转载点赞0 阅读241 收藏0 评论0 2022-05-10

【PNN分类】基于麻雀算法优化pnn神经网络实现数据分类附matlab代码

1 简介概率神经网络(Probabilistic Neural Network,简称PNN)是利用贝叶斯定理和基于风险最小的贝叶斯决策规则对新样本进行分类的神经网络,具有训练时间短且不易收敛到局部极值的优点,但是传统PNN采用相同平滑系数容易导致识别率低和误分类的问题,其次平滑系数对分类结果影响巨大并且难以确定,模式层神经元数目由训练样本数目确定,当训练样本集规模巨大时,导致网络结构复杂。本文麻雀

神经网络

matlab代码

贝叶斯决策

原创点赞0 阅读80 收藏0 评论0 2022-05-10

【ELM预测】基于探路者算法优化极限学习机预测附matlab代码

1 简介工业过程常含有显著的非线性,时变等复杂特性,传统的核极限学习机有时无法充分利用数据信息,所建软测量模型预测性能较差.为了提高核极限学习机的泛化能力和预测精度,提出一种探路者算法结合核极限学习机软测量建模方法.通过探路者算法优化极限学习机的惩罚系数和核宽,得到一组最优超参数;最后将该方法应用于脱丁烷塔过程软测量建模中.仿真结果表明,优化后的核极限学习机模型预测精度有明显的提高,验证了所提方法

数据

模型预测

上传

原创点赞0 阅读105 收藏0 评论0 2022-05-10

【DELM预测】基于海鸥算法改进深度学习极限学习机实现数据预测附matlab代码

1 简介人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射,它能够摒除原始数据中的噪声,并且当向低维度空间进行映射时,能够很好的起到对

深度学习

神经网络

原始数据

原创点赞0 阅读134 收藏0 评论0 2022-05-08

【SVM分类】基于遗传算法优化支持向量机实现葡萄酒分类附matlab代码

1 简介支持向量机是一种建立在统计学习理论上的机器学习方法, 它追求结构化风险最小而不是经验风险最小, 具有很强的推广能力. SVM 是从线性可分的二分类问题发展而来的, 其基本思想是寻找两类样本的最优分类面, 使得两类样本的分类间隔 ( margin) 最大. 以图&n

数据

测试数据

参数优化

原创点赞0 阅读295 收藏0 评论0 2022-05-08

【LSTM预测】基于双向长短时记忆（biLSTM）实现数据回归预测含Matlab源码

1 简介Bi-LSTM网络理论LSTM 网络是循环神经网络 (Recurrent Neural Network，RNN) 的变体，改善了 RNN 存在的无法解决长期依赖的问题。LSTM 单元结构如图 1 所示。其中，ct，ht 分别表示模型的记忆状态和隐层状态，xt，yt 分别表示模型的输入与输出，σ 表示 sigmoid激活函数。LSTM 的单元内存在 4 个不同的全连接层，全连接层的每一个结点

迭代

结点

全连接

原创点赞0 阅读272 收藏0 评论0 2022-05-08

【LSTM分类】基于双向长短时记忆（BiLSTM）实现数据分类含Matlab源码

1 简介LSTM 是循环神经网络中的一个特殊网络，它能够很好的处理序列信息并从中学习有效特征，它把以往的神经单元用一个记忆单元( memory cell) 来代替，解决了以往循环神经网络在梯度反向传播中遇到的爆炸和衰减问题．一个记忆单元利用了输入门 it、一个记忆细胞 ct、一个忘记门 ft、一个输出门 ot 来控制历史信息的储存记忆，在每次输入后会有一个当前状态 ht，ht 计算如

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数据

循环神经网络

原创点赞0 阅读201 收藏0 评论0 2022-05-08

【SVM分类】基于自适应蚁狮算法优化SVM分类器实现胃肠道病变附matlab代码

1 简介正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消2 部分代码function RWs=RWalks(dim,max_iter,lb,ub,antlion,current_iter)I=1;rt=current_iter/max_iter;if current_iter>max_iter*0.20 I=1+1*rt;endif current_iter>max_

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matlab代码

d3

原创点赞0 阅读93 收藏0 评论0 2022-05-06

【DBN分类】基于DBN实现变压器故障诊断附matlab代码

1 简介电力变压器是电网中重要的设备，是电网中交换能量及传输能量的核心，是电力系统安全运行的重要支撑设备。变压器在运行过程中出现任何事故都将会带来经济损失，甚至引发严重的社会影响。目前针对变压器的故障诊断技术多采用人工智能算法，虽然人工智能算法的引入很大程度上改善了传统诊断方法的不足，使得故障诊断准确率得到了较大的提升，但仍然存在收敛速度慢、稳定性比较差、学习能力有限、不适用于大量样本训练等一系列

故障诊断

数据

深度学习

原创点赞0 阅读113 收藏0 评论0 2022-05-06

【SVM分类】基于粒子群算法优化支持向量机实现葡萄酒数据分类附matlab代码

1 简介在机器学习领域,要处理的数据的规模越来越大,而学习算法在数据的特征过多的时候,往往会产生性能上的下降。作为解决这个问题的有效手段,特征选择一直以来都得到了广泛的关注。粒子群优化算法作为一种优化方法,具有较好的局部搜索能力,所以利用粒子群优化方法来解决特征选择问题成为一个研究热点。粒子群优化的特征选择方法通过引导粒子的搜索进行特征选择,从而提高粒子群优化算法在特征选择问题中的搜索效率。本实验

特征选择

粒子群

优化算法

原创点赞0 阅读137 收藏0 评论0 2022-05-06

【SVM预测】基于松鼠算法优化支持向量机SVM实现数据预测附matlab代码

1 简介提出一种基于松鼠算法(SSA)和支持向量机(SVM)的股价预测方法.针对SVM预测模型参数难以确定的问题,采用SSA算法对SVM中惩罚因子及核函数参数进行优化,构建SSA-SVM股价预测模型。2 部分代码clc;clear all;close all;[f p]=uigetfile('*');X=importdata([p f]);data=X.data;data2=data

lua

d3

预测模型

原创点赞0 阅读113 收藏0 评论0 2022-05-06

【BP预测】基于Tent混沌映射原子搜索算法优化BP神经网络实现数据回归预测附matlab代码

1 简介BP神经网络算法使用非常广泛,传统的BP神经网络算法虽然具有不错的拟合非线性函数的能力,但是容易陷入局部的极小值,并且传统的算法收敛的速度慢.本篇文章详细地论述了如何使用ent混沌映射原子搜索算法算法优化传统的BP神经网络算法中初始的权值和阀值,通过相应的验证和比较提出了该模型的有效性.作为物理-元启发式算法中的一种，ASO 最早在 2018 年由赵卫国提出并将其应用于地下水分散系数估计。

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神经网络

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原创点赞0 阅读111 收藏0 评论0 2022-05-05

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