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🔥 内容介绍
广义回归神经网络（GRNN）是一种强大的非线性回归模型，但其训练过程容易陷入局部最优。粒子群算法（PSO）是一种有效的优化算法，可以解决这一问题。本文提出了一种基于 PSO 优化的 GRNN 回归预测模型（PSO-GRNN），该模型结合了 PSO 的优化能力和 GRNN 的非线性回归能力，提高了回归预测精度。
PSO-GRNN 模型
PSO-GRNN 模型由 PSO 和 GRNN 组成。PSO 用于优化 GRNN 的权重和偏置，以最小化回归误差。GRNN 则用于根据优化后的权重和偏置进行回归预测。
PSO 优化
PSO 算法模拟了一群鸟类的觅食行为。每个粒子代表一个潜在的解决方案，其位置和速度不断更新，以寻找最优解。在 PSO-GRNN 模型中，粒子表示 GRNN 的权重和偏置，其适应度函数为回归误差。
GRNN 回归
GRNN 是一种径向基函数神经网络，其输出为输入样本的加权平均值。权重由径向基函数计算，该函数衡量输入样本与网络中心之间的距离。PSO 优化后的权重和偏置用于确定 GRNN 的中心和宽度，从而提高回归精度。
📣 部分代码
⛳️ 运行结果
实验结果
将 PSO-GRNN 模型应用于多个回归预测数据集，并与传统的 GRNN 模型和线性回归模型进行了比较。实验结果表明，PSO-GRNN 模型在回归精度和泛化能力方面都优于其他模型。
结论
PSO-GRNN 模型是一种有效的回归预测模型，它结合了 PSO 的优化能力和 GRNN 的非线性回归能力。通过 PSO 优化 GRNN 的权重和偏置，可以提高回归精度，避免陷入局部最优。实验结果验证了 PSO-GRNN 模型的优越性，使其成为各种回归预测任务的有效工具。
🔗 参考文献
[1]赵晨阳,何守慧.基于PSO-GRNN算法的物流运输风险预测[J].物流技术, 2023, 42(2):49-53.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
155-2731-8020
