【MATLAB 】BP神经网络回归预测

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 【MATLAB 】BP神经网络回归预测


1 基本定义

随机森林时序预测算法是一种基于随机森林的时间序列预测方法。它的基本思想是利用多个决策树对时序数据进行预测,其中每个决策树都使用不同的随机抽样方式选择训练数据,以减小过拟合的风险。 随机森林时序预测算法的主要步骤如下:

  1. 样本抽样:从原始数据中随机抽取一部分样本,用于训练每个决策树。
  2. 特征抽样:从原始特征中随机选取一部分特征,用于训练每个决策树。
  3. 决策树训练:使用抽样得到的样本和特征,构建多个决策树,其中每个树都是一组独立的分类器。
  4. 预测:对于新的输入数据,使用构建的决策树进行预测,最终输出每个决策树的预测值的平均值,作为最终的预测值。 随机森林时序预测算法具有以下优点:
  5. 可以处理大规模、高维度的数据。
  6. 具有较高的准确性和稳定性,在处理噪声和缺失值方面表现良好。
  7. 可以有效地处理非线性数据和复杂模型。
  8. 可以进行特征选择,从而提高模型的泛化能力。总之,随机森林时序预测算法是一种有效的时间序列预测方法,可以用于各种领域,如金融、医疗、气象等,具有广泛的应用前景。

2 出图效果

附出图效果如下:

附视频教程操作:

【MATLAB 】BP神经网络回归预测代码:

https://mbd.pub/o/bread/ZJyXm59u

7 种回归预测方案全家桶详情请参见:

https://mbd.pub/o/bread/ZJyYkpZv

4 种时序预测方案全家桶详情请参见:

https://mbd.pub/o/bread/ZJiTmJxr

5 种时序预测方案全家桶详情请参见:

https://mbd.pub/o/bread/ZJaXlJts

9 种时序预测方案全家桶详情请参见:

https://mbd.pub/o/bread/ZJiTmJxx

关于代码有任何疑问,均可关注公众号(Lwcah)后,后台回复关键词:微信号。

获取 up 的个人微信号,添加微信号后可以一起探讨科研,写作,代码等诸多学术问题,我们一起进步~

目录
相关文章
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
145 80
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-GRU-SAM网络在时间序列预测中的应用。算法通过卷积层、GRU层、自注意力机制层提取特征,结合粒子群优化提升预测准确性。完整程序运行效果无水印,提供Matlab2022a版本代码,含详细中文注释和操作视频。适用于金融市场、气象预报等领域,有效处理非线性数据,提高预测稳定性和效率。
|
11天前
|
编解码 算法 数据安全/隐私保护
基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析不同码长,码率,迭代次数以及信道类型对译码性能的影响
本内容介绍基于MATLAB 2022a的低密度奇偶校验码(LDPC)仿真,展示了完整的无水印仿真结果。LDPC是一种逼近香农限的信道编码技术,广泛应用于现代通信系统。BP译码算法通过Tanner图上的消息传递实现高效译码。仿真程序涵盖了不同Eb/N0下的误码率计算,并分析了码长、码率、迭代次数和信道类型对译码性能的影响。核心代码实现了LDPC编码、BPSK调制、高斯信道传输及BP译码过程,最终绘制误码率曲线并保存数据。 字符数:239
54 5
|
2天前
|
传感器 算法
基于GA遗传优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化无线传感器网络(WSN)的节点部署,旨在通过最少的节点数量实现最大覆盖。使用MATLAB2022A进行仿真,展示了不同初始节点数量(15、25、40)下的优化结果。核心程序实现了最佳解获取、节点部署绘制及适应度变化曲线展示。遗传算法通过初始化、选择、交叉和变异步骤,逐步优化节点位置配置,最终达到最优覆盖率。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
|
7月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
|
5月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
PyTorch代码实现神经网络
这段代码示例展示了如何在PyTorch中构建一个基础的卷积神经网络(CNN)。该网络包括两个卷积层,分别用于提取图像特征,每个卷积层后跟一个池化层以降低空间维度;之后是三个全连接层,用于分类输出。此结构适用于图像识别任务,并可根据具体应用调整参数与层数。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Python
如何可视化神经网络的神经元节点之间的连接?附有Python预处理代码
该博客展示了如何通过Python预处理神经网络权重矩阵并将其导出为表格,然后使用Chiplot网站来可视化神经网络的神经元节点之间的连接。
65 0
如何可视化神经网络的神经元节点之间的连接?附有Python预处理代码
|
5月前
|
机器学习/深度学习 Linux TensorFlow
【Tensorflow+keras】用代码给神经网络结构绘图
文章提供了使用TensorFlow和Keras来绘制神经网络结构图的方法,并给出了具体的代码示例。
69 0