hustef的博客

多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）的BP神经网络则更复杂，它能同时预测多个相关的输出变量。为全面掌握多输入多输出BP神经网络回归预测模型，同时提升模型的预测精度，本文在之前多输入多输出BP回归网络模型基础上采用了12种SCI最新（更新了24年最新算法）/常用/经典智能优化算法优化多输入多输出BP神经网络的权值和阈值，形成了性能良好的MIMO-BPNN回归预测模型。

深度极限学习机 (DELM) 作为一种新型的深度学习算法，凭借其独特的结构和训练方式，在诸多领域展现出优异的性能。本文将重点探讨DELM在多输入单输出 (MISO) 场景下的应用，深入分析其算法原理、性能特点以及未来发展前景。

本文采用Matlab编写了深度学习之卷积神经网络CNN回归预测模型代码，代码注释详细，编写逻辑清晰易懂，可一键运行，数据集采用excel数据形式，方便替换数据集。适合新手学习和SCI建模使用。

为全面掌握多输入多输出BP神经网络回归预测模型，同时提升模型的预测精度，本文在之前多输入多输出BP回归网络模型基础上采用了12种SCI最新（更新了24年最新算法）/常用/经典智能优化算法优化多输入多输出BP神经网络的权值和阈值，形成了性能良好的MIMO-BPNN回归预测模型。

本文将牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer，NRBO)与深度置信网络(DBN)相结合，形成NRBO-DBN 回归预测模型，采用NRBO智能算法对深度置信网络DBN的超参数：隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率进行寻优，并利用交叉验证抑制过拟合问题，进行了多输入单输出回归预测。

偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种统计学和机器学习中的多元数据分析方法，特别适用于处理因变量和自变量之间存在多重共线性问题的情况。该方法作为一种多变量线性回归分析技术，广泛应用于化学、环境科学、生物医学、金融等领域，尤其在高维数据和小样本问题中表现出色。

之前有小伙伴问我有没有多输入多输出的模型代码，今天给大家提供一个多输入多输出的BP神经网络模型，供大家学习参考，欢迎沟通探讨一起进步。

这种策略促进了趋同率和种群多样性，CPO算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，适合于解决高维、非线性、多目标优化问题，受到了广泛的关注。然而，DBN的训练过程通常需要大量的时间和计算资源，因此如何提高DBN的训练效率和性能指标成为一个重要的研究方向。评价指标全面包括 MAE,MAPE,MSE,RMSE,R2,RPD等性能指标，出图包括训练集和预测集预测对比图果，拟合效果图,误差直方图、相对误差图等进行可视化分析，使用起来简单方便，直接替换成自己的数据即可生成美观图形用于写作。

本文采用BKA-HKLM通过引入多个核函数可以有效捕捉数据的高维、非线性特征，来提高模型的预测性能，同时保留了ELM的快速训练特性。本文采用BKA黑翅鸢算法优化混合核极限学习机 (HKELM) 的输入权值、偏置以及核参数, 以提高该模型的预测精度和泛化能力，同时该模型具有训练速度极快的特性。

深度置信网络(DBN)是一种深度学习模型，代表了一种重要的技术创新，具有多个隐藏层的前馈深度神经网络且有效解决了多次网络的梯度消散问题，常用于数据分类和回归预测任务。采用Matlab编写了深度置信网络DBN回归预测模型代码，代码注释详细，编写逻辑清晰易懂，可一键运行，数据集采用excel数据形式，方便替换数据集。适合新手学习和SCI建模使用。

随机森林（Random Forest，RF）是一种机器学习方法，常用于回归预测和分类任务。它通过构建多个决策树，并通过组合它们的预测结果来进行回归预测。