bp神经网络

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区间预测 | Matlab实现BP-ABKDE的BP神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测1.Matlab实现BP-ABKDE的BP神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（完整源码和数据）

简简单单做算法

基于BP神经网络和小波变换特征提取的烟草香型分类算法matlab仿真,分为浓香型,清香型和中间香型目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程matlab2022a

简简单单做算法

基于BP神经网络的16QAM解调算法matlab性能仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程MATLAB2022a

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回归预测 | Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7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； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7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； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7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； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据) 2.Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测； 3.数据集为excel，输入7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； 4.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标；运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测1.Matlab实现DE-BP差分算法优化BP神经网络多变量回归预测（完整源码和数据） 2.运行环境为Matlab2018b； 3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测预测，DE_BP.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.输出优化前后对比图，误差对比图；代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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回归预测 | Matlab基于CPO-BP基于冠豪猪算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测1.CPO-BP回归基于冠豪猪优化算法[24年新算法]-BP神经网络(多输入单输出) matlab代码 2.优化参数为权值和阈值。 3.多特征输入单输出的回归预测。程序内注释详细，数据格式为exce|格式!直接替换数据就可以用。 4.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，迭代优化图，相关分析图，运行环境matlab2018b及以上。评价指标包括:R2、RPD、 MSE、 RMSE和MAPE等等。 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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区间预测 | Matlab实现BP-KDE的BP神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测1.BP-KDE多变量时间序列区间预测，基于BP神经网络多变量时序区间预测，BP神经网络的核密度估计下置信区间预测。 2.含点预测图、置信区间预测图、核密度估计图，区间预测(区间覆盖率PICP、区间平均宽度百分比PINAW、),点预测多指标输出(MAE、RMSE、 MSE),多输入单输出。 3.运行环境为Matlab2018b及以上； 4.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列区间预测； 5.data为数据集，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹。

神经网络与数学建模

（Matalb时序预测）WOA-BP鲸鱼算法优化BP神经网络的多维时序回归预测目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码：四、完整代码+数据+说明手册：

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回归预测 | Matlab实现MPA-BP海洋捕食者算法优化BP神经网络多变量回归预测（多指标、多图）1.Matlab实现MPA-BP海洋捕食者算法优化BP神经网络多变量回归预测； 2.数据集为excel，输入6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.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标； 4.运行环境Matlab2018b及以上. 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

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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1.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； 2.运行环境为Matlab2018b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前7列输入，最后1列输出，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MAE、MAPE多指标评价。

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回归预测 | MATLAB实现PCA-BP主成分降维结合BP神经网络多输入单输出回归预测MATLAB实现PCA-BP主成分降维算法结合BP神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 1.输入多个特征，输出单个变量； 2.多输入单输出回归预测； 3.多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上； 4.评价指标MAE、MBE、R2，代码质量极高，方便学习和替换数据； 5.要求2018版本及以上。

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回归预测 | MATLAB实现BES-BP秃鹰搜索算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）回归预测 | MATLAB实现BES-BP秃鹰搜索算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图），输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。

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回归预测 | MATLAB实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）回归预测 | MATLAB实现SA-BP模拟退火算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图），输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。

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回归预测 | MATLAB实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）回归预测 | MATLAB实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图），输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。

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回归预测 | MATLAB实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）回归预测 | MATLAB实现GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图），输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测；多指标评价，代码质量极高；excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。

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分类预测 | Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测Matlab实现基于MIC-BP最大互信息系数数据特征选择算法结合BP神经网络的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 1.最大互信息系数MIC(数据特征选择算法)的分类预测，MIC特征选择分类预测，多输入单输出模型。 2.多特征输入模型，直接替换数据就可以用。 3.语言为matlab。分类效果图，混淆矩阵图。 4.分类效果图，混淆矩阵图。运行环境matlab2018及以上。经过特征选择后，保留9个特征的序号为： 1 3 5 7 8 9 10 11 12

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第56期】#源码分享 | 基于MATLAB的机器学习算法单输入多输出分类预测模型思路（回归改分类）针对单输入多输出分类预测，可采用回归的方式进行预测。本文采用BP神经网络进行演示。