粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于改进PSO-LSTM神经网络的气温预测.pdf

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

使用AFO算法以及其他GA和PSO算法求解不确定多式联运路径优化问题。同时和MATLAB自带的全局优化搜索器进行对比。 直接运行main.m 需要matlab2021及以后版本。 考虑不确定性的模糊多式联运路径优化研究，可以在满足运输方案经济环保双重要求的同时，增强运输 方案的鲁棒性，提高企业的抗风险能力。本文建立了模糊需求和模糊运输时间下低碳低成本多式联运路径优化模 型，针对连续型元启发式算法无法直接求解离散型组合优化模型的问题，设计了基于优先级的通用编码方式；在 此基础上，为进一步提高算法的求解质量，提出了带启发式因子的特殊解码方式。

1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

使用matlab编写的粒子群算法，可用于PID参数整定中。

粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，PSO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本