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利用遗传算法优化BP神经网络权重和阈值，构建回归预测模型，代码注释齐全，提供示例数据。
粒子群优化（PSO）作为一种全局优化算法，与传统的反向传播（BP）算法结合，可以有效提升神经网络的训练效果。PSO模拟群体智能，通过粒子在搜索空间的移动寻找全局最优解，用于优化神经网络的权重和偏置。B
BP神经网络法预测水泵全性能曲线的研究，叙述了神经网络在预测方面的应用研究。
transducers.php, 在PHP中,可以组合算法转换 传感器 php 传感器是可以组合算法转换。 它们独立于输入和输出源的上下文,仅在单个元素的基础上指定转换的本质。 由于传感器与输入或者输
椭圆拟合算法在表面形貌测量中的应用. 论文，具体可以自己看看
结合粒子群优化(PSO)算法快速的全局收敛性和蚁群优化(ACO)算法较强的寻优能力,提出了一种融合PSO算法和ACO算法的混合算法。首先利用PSO算法较强的全局搜索能力,产生各粒子的最优位置值;然后对
基于matlab的BP神经网络预测-基于MATLAB的BP网络在矿产资源预测中的应用.pdf基于matlab的BP神经网络预测
为解决矿井水文地质条件复杂矿区的工作面突水后水源难以借助单一方法快速判别的问题,在现有水源判别方法的基础上,以霍州煤电干河矿2-112工作面为例,利用已有勘探数据,提出了以"独立识别区"和"关键离子"
模拟净碳通量交换的回归模型，何雨峰，束炯，基于植被光合-呼吸作用模型（VPRM），本文建立了一个新的参数化回归模型，分别估算了植被生长季夜间和白天的净生态系统碳交换量（N
硕士毕业论文，运用遗传算法解决交通控制的问题。
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