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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機(jī) ? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，回歸問題是一個重要的研究方向?；貧w問題的目標(biāo)是根據(jù)輸入的特征預(yù)測一個連續(xù)的輸出值。在回歸問題中，我們需要選擇合適的模型和算法來進(jìn)行預(yù)測。本文將介紹三種回歸預(yù)測算法：GWO-BPNN-Adaboost、BPNN-Adaboost、BPNN多輸入單輸出回歸預(yù)測。

GWO-BPNN-Adaboost

GWO-BPNN-Adaboost是一種基于灰狼優(yōu)化算法（GWO）、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）和Adaboost算法的回歸預(yù)測方法。GWO是一種基于自然界灰狼群體行為的優(yōu)化算法，可以用來優(yōu)化BPNN的權(quán)值和偏置。Adaboost是一種集成學(xué)習(xí)算法，可以用來提高BPNN的預(yù)測準(zhǔn)確率。GWO-BPNN-Adaboost將GWO和Adaboost算法應(yīng)用于BPNN的訓(xùn)練過程中，可以提高BPNN的收斂速度和預(yù)測準(zhǔn)確率。

BPNN-Adaboost

BPNN-Adaboost是一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Adaboost算法的回歸預(yù)測方法。BPNN是一種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以用來進(jìn)行非線性回歸預(yù)測。Adaboost算法可以用來提高BPNN的預(yù)測準(zhǔn)確率。BPNN-Adaboost將Adaboost算法應(yīng)用于BPNN的訓(xùn)練過程中，可以提高BPNN的預(yù)測準(zhǔn)確率。

BPNN多輸入單輸出回歸預(yù)測

BPNN多輸入單輸出回歸預(yù)測是一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸預(yù)測方法。在該方法中，我們將多個輸入特征作為BPNN的輸入，預(yù)測一個單一的輸出值。BPNN多輸入單輸出回歸預(yù)測可以用來解決多元回歸問題，可以預(yù)測多個輸入特征對應(yīng)的單一輸出值。

總結(jié)

在回歸預(yù)測問題中，我們需要選擇合適的模型和算法來進(jìn)行預(yù)測。本文介紹了三種回歸預(yù)測算法：GWO-BPNN-Adaboost、BPNN-Adaboost、BPNN多輸入單輸出回歸預(yù)測。這些算法都是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸預(yù)測方法，可以用來解決不同類型的回歸問題。在實際應(yīng)用中，我們需要根據(jù)具體問題選擇合適的算法，以獲得更好的預(yù)測結(jié)果。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1]韓昱.基于BPNN-AdaBoost的隧道交通事故數(shù)預(yù)測研究[J].中國交通信息化, 2022(9):138-142.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合