冠豪猪算法优化

机器学习之心

回归预测 | Matlab基于CPO-GPR基于冠豪猪算法优化高斯过程回归的多输入单输出回归预测Matlab基于CPO-GPR基于冠豪猪算法优化高斯过程回归的数据回归预测（完整源码和数据) 1.Matlab基于CPO-GPR基于冠豪猪算法优化高斯过程回归的输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归预测； 3.多指标评价，评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高； 4.粒子群算法优化参数为：优化核函数超参数 sigma，标准差，初始噪声标准差； 5.excel数据，方便替换，运行环境2018及以上。

机器学习之心

回归预测 | Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU冠豪猪算法优化双向时间卷积门控循环单元多变量回归预测1.Matlab实现CPO-BiTCN-BiGRU双向时间卷积门控循环单元多变量回归预测（完整源码和数据）； 2.输入多个特征，输出单个变量，回归预测，运行环境matlab2023及以上； 3.基于冠豪猪算法CPO优化的BiTCN-BiGRU模型。通过优化学习率，BiGRU的神经元个数，滤波器个数，正则化参数四个参数；命令窗口输出R2、MAE、MAPE、 RMSE多指标评价； 4.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。 5.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

机器学习之心

回归预测 | Matlab实现CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测Matlab实现CPO-LSSVM冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预测 1.data为数据集，输入6个特征，输出一个变量。 2.main.m为程序主文件，其余为函数文件无需运行。 3.冠豪猪算法优化最小二乘支持向量机,优化RBF 核函数gam和sig。 4.注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2018及以上. 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价； 6.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; 7.代码特点：参数化编程、参数

机器学习之心

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。