【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
- 1.模型原理
- 2.数学公式
- 3.文件结构
- 4.Excel数据
- 5.分块代码
- 5.1 fun.m
- 5.2 main.m
- 6.完整代码
- 6.1 fun.m
- 6.2 main.m
- 7.运行结果
1.模型原理
基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）优化BP神经网络的时间序列预测是一种结合了PSO和BP神经网络的方法，用于提高BP神经网络在时间序列预测任务中的性能。时间序列预测是指根据过去的时间序列数据，预测未来的时间序列值。BP神经网络是一种常用的前向人工神经网络，但在复杂的时间序列预测问题上可能陷入局部最优解。PSO是一种全局优化算法，可以帮助寻找更优的神经网络权重和偏置值，从而提高BP神经网络的预测精度。
以下是“基于粒子群优化算法优化BP神经网络的时间序列预测”的原理：
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BP神