2024年9月8日 · 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种基于自然界灰狼群体行为的启发式优化算法。 它模拟了灰狼群体在求解问题时的协作和竞争行为，通过模拟灰狼的觅 …

2023年10月5日 · GWO-BPNN-Adaboost是一种基于灰狼优化算法（GWO）、BP神经网络（BPNN）和Adaboost算法的回归预测方法。GWO是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算 …

2024年10月13日 · 本文旨在探讨使用灰狼优化算法 (GWO)优化BP 神经网络 (BPNN)，并将其集成到Adaboost算法中，以实现多输入单输出回归预测。 首先介绍了BP神经网络的结构与原理， …

2023年9月22日 · BP神经网络是一种具有反向传播算法的前馈神经网络，它可以通过调整权重和偏置来最小化预测输出与实际输出之间的误差。 一旦我们构建好了BP神经网络模型，我们可以 …

灰狼优化算法 （gwo）是一种基于自然界灰狼社会行为的启发式优化算法，它模拟了灰狼群体的社会行为和层级结构，用于解决优化问题。而 bp神经网络 是一种常用的人工神经网络模型，用 …

GWO算法是一种新兴的优化算法，模拟了灰狼群体的捕食行为，具有收敛速度快、 全局寻优 能力强等优点。 本文利用GWO算法对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化，以提高BP神经网 …

灰狼算法 （Grey Wolf Optimizer, GWO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了灰狼群体的捕食行为。它通过模拟狼群中的个体之间的互动来寻找最优解。 它通过模拟狼群中的个体之间的 …

2024年3月6日 · 基于灰狼优化算法优化bp神经网络(gwo-bp)的数据时序预测【matlab】

By optimizing the structure and training process of the BP neural network, the proposed approach enhances its classification capability. In addition, by employing the Adaptive Boosting …

2022年8月13日 · GWO算法是Mirjalil等人2014年提出的一种新型群智能优化算法, 该算法通过模拟自然界中灰狼的狩猎跟踪、追捕、包围和攻击等建立一个数学模型, 进而完成最优化工作。整 …