基于DEGWO-BP算法优化的数据回归预测系统-一种混合灰狼与差分进化算法的神经网络参数调整方法,DEGWO-BP基于差分改进灰狼算法优化BP神经网络的数据回归预测 Matlab语言程序已调试好

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基于DEGWO-BP算法优化的数据回归预测系统——一种混合灰狼与差分进化算法的神经网络参数调整方法,DEGWO-BP基于差分改进灰狼算法优化BP神经网络的数据回归预测 Matlab语言程序已调试好，无需更改代码直接替Excel运行你先用，你就是创新多变量单输出，回归预测也可以前加好友成分类或时间序列单列预测，回归效果如图1所示～差分改进灰狼算法DEGWO优化的参数为：BP神经网络的初始权重与偏置。灰狼优化算法的改进点为：针对差分进化易陷入局部最优和灰狼算法易早熟停滞的缺点，利用差分进化的变异、选择算子维持种群的多样性，然后引入灰狼算法与差分进化的交叉、选择算子进行全局搜索。在整个寻优过程中，反复迭代渐进收敛。注：1.附赠测试数据，数据格式如图2所示～2.注释清晰，适合新手小白运行main文件一键出图～3.仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替数据就一定得到您满意的结果～,DEGWO-BP; 差分改进灰狼算法; BP神经网络; 数据回归预测; Matlab语言; 程序调试; Excel运行; 多变量单输出