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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基本介绍

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

GWO-BP-Adaboost回归预测Matlab

matlab最好2020及以上

源码+详细注释

将灰狼优化的BPNN作为弱学习器,adaboost算法集成为强学习器,拟合精度高

灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种受自然界灰狼行为启发的优化算法。它模拟了灰狼的社会层次和狩猎策略,其中灰狼被分为四种角色:狼首领(Alpha)、狼副手(Beta)、狈顾问(Delta)和打工狼(Omega)。这种层次结构帮助灰狼以高效的方式组织狩猎和资源分配。

程序设计

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参考资料

1\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502 \[2\] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502

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