[Matlab] 粒子群最適化アルゴリズムに基づいて、BP ニューラル ネットワークのデータ回帰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

粒子群最適化に基づく BP ニューラル ネットワークのデータ回帰予測の最適化 (粒子群最適化、PSO) は、PSO と BP ニューラル ネットワークを組み合わせて、回帰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。BP ニューラル ネットワークは、回帰および分類問題を処理するために使用される、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、複雑な問題に対する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。

「BP ニューラル ネットワークを最適化するための粒子群最適化アルゴリズムに基づくデータ回帰予測」の原理を以下に紹介します。

1. BP ニューラル ネットワークの概要: