GWO-BP-AdaBoost预测！灰狼优化、人工神经网络与AdaBoost集成学习算法预测研究（Matlab代码实现）

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NRBO-BP-Adaboost回归基于牛顿拉夫逊算法优化BP神经网络-Adaboost多变量回归预测(多输入单输出)程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！需要其他的都可以定制！1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE......

importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimporttreeimportgraphviz加载数据X,y=datasets.load_iris(return_X_y=True)X_train,X_test......

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单层决策树（也称决策树桩）是一种简单的决策树。它基于单个特征来做决策，由于这棵树只有一次分裂过程，因此它实际上就是一个树桩。在构造AdaBoost代码时，首先通过一个简单数据集来确保在算法上一切就绪：fromnumpyimport*defloadSimpData():datMat=matrix([[1.0,2.1],......

####一、背景在现代数据科学和人工智能领域，预测模型的准确性和效率是研究者和工程师不断追求的目标，尤其是在时间序列预测、金融市场分析、气象预测等领域。长短期记忆（LSTM）网络是一种解决传统递归神经网络（RNN）在长序列学习中存在的梯度消失和爆炸问题的有效模型。LSTM能够保持......

####一、背景深度学习已成为解决复杂时序数据预测问题的重要工具。在众多神经网络架构中，门控循环单元（GatedRecurrentUnit,GRU）凭借其在捕捉时间序列数据中的长程依赖性和相对较低的计算复杂度而受到广泛关注。此外，优化算法在深度学习模型的训练中扮演着至关重要的角色。灰......

目录1.算法原理2.数学模型3.结果展示4.参考文献5.代码获取1.算法原理【智能算法】灰狼算法（GWO）原理及实现2.数学模型路径最优性为了实现UAV的高效运行，计划的路径需要在某一特定标准上达到最优。UAV飞行路径Xi表示为UAV需要飞过的一系列n个航路点，每个航路点对应搜......

文章目录一.灰狼优化BP神经网络基本原理二.灰狼优化BP神经网络Matlab程序2.1实验结果2.2Matlab程序一.灰狼优化BP神经网络基本原理灰狼优化（GreyWolfOptimization,GWO）结合BP神经网络进行数据回归预测是一种结合了优化算法和神经网络的方法，适用于多......