一、麻雀算法简介（具体理论知识见参考文献[3]） 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。 1 算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下
一、麻雀算法简介（具体理论知识见参考文献[3]） 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。 1 算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下
一、麻雀算法简介（具体理论知识见参考文献[3]） 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。 1 算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下
致敬开源工作者：他的连接：麻雀搜索算法——Matlab_q7719的博客-CSDN博客_麻雀搜索算法麻雀搜索算法是2020年提出的元启发式算法，算法的具体过程见下面链接https://blog.csdn.net/weixin_43821559/article/details/117355563https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/1088
一、 BP神经网络预测算法简介 1.1 神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层，隐含层，输出层组成。隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数，也就是说神经网络的层数不包括输入层。下面是一个三层的神经网络，包含了两层隐含层，一个输出层。其中第一层隐含层的节点数为3，第二
一、麻雀算法 优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。 麻雀搜索算法的具
一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1
一、麻雀算法 优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。 麻雀搜索算法的
一、麻雀算法 优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。 麻雀搜索算法的具
一、WSN模型 二、麻雀算法 优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。 麻
一、WSN模型 二、麻雀算法 优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发，在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出，是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。 麻
一、简介 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。 1 算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述： （1）发现者通常拥有较高的能源储备并且
基于麻雀算法优化的核极限学习机(KELM)回归预测 文章目录 基于麻雀算法优化的核极限学习机(KELM)回归预测1.KELM理论基础2.回归问题数据处理4.基于麻雀搜索算法优化的KELM5.测试结果6.Matlab代码 摘要：本文利用麻雀搜索算法对核极限学习机(KELM)进行优化，并用于回归预测.
