[Matlab] 粒子群最適化アルゴリズムに基づいて、BP ニューラル ネットワークの時系列予測を最適化します (Excel はデータを直接置き換えることができます)

1. モデル原理

粒子群最適化 (PSO) に基づく時系列予測用の BP ニューラル ネットワークの最適化は、PSO と BP ニューラル ネットワークを組み合わせて、時系列予測タスクにおける BP ニューラル ネットワークのパフォーマンスを向上させる方法です。時系列予測とは、過去の時系列データに基づいて将来の時系列値を予測することを指します。BP ニューラル ネットワークは一般的に使用される順方向人工ニューラル ネットワークですが、複雑な時系列予測問題では局所最適解に該当する可能性があります。PSO は、より適切なニューラル ネットワークの重みとバイアス値を見つけるのに役立つグローバル最適化アルゴリズムであり、それによって BP ニューラル ネットワークの予測精度が向上します。

以下は、「粒子群最適化アルゴリズムに基づく BP ニューラル ネットワークの時系列予測の最適化」の原理です。

1. BP神