粒子群优化

软件算法开发10 个月前
matlab·粒子群优化·图象聚类识别
基于粒子群优化算法的图象聚类识别matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序基于粒子群优化算法的图象聚类识别。通过PSO优化方法，将数字图片的特征进行聚类，从而识别出数字0~9.
机器学习之心1 年前
多变量时间序列预测·粒子群优化·pso-gcnn·分组卷积神经网络
多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测。Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测，用于处理时间序列数据；适用平台：Matlab 2020及以上 1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 2.主程序文件，运行即可； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下载区获取数据和程序内容； 注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020b及以
机器学习之心1 年前
门控循环单元·多变量时间序列预测·粒子群优化·融合注意力机制·pso-gru-att·gru-attention
多维时序 | MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测MATLAB实现PSO-GRU-Attention粒子群优化门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测
机器学习之心1 年前
多输入多输出·粒子群优化·pso-lssvm·最小二乘支持向量机
多输入多输出 | MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出MATLAB实现PSO-LSSVM粒子群优化最小二乘支持向量机多输入多输出 1.data为数据集，10个输入特征，3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
机器学习之心1 年前
分类·多输入分类预测·深度置信网络·pso-dbn·粒子群优化
分类预测 | MATLAB实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测Matlab实现PSO-DBN粒子群优化深度置信网络多输入分类预测 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。 粒子群优化学习率、迭代次数和隐藏层单元数目。