回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测
回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测
目录
- 回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
效果一览
基本介绍
Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测
GWO-BP-Adaboost回归预测Matlab
matlab最好2020及以上
源码+详细注释
将灰狼优化的BPNN作为弱学习器，adaboost算法集成为强学习器，拟合精度高
灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种受自然界灰狼行为启发的优化算法。它模拟了灰狼的社会层次和狩猎策略，其中灰狼被分为四种角色：狼首领（Alpha）、狼副手（Beta）、狈顾问（Delta）和打工狼（Omega）。这种层次结构帮助灰狼以高效的方式组织狩猎和资源分配。
程序设计
- 完整程序和数据下载私信博主回复Matlab实现GWO-BP-Adaboost多输入单输出回归预测。
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502