基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行碳排放量预测，碳排放是一种时间序列的数据，用LSTM比一般神经网络更适合，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。

基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 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。

毕设课设_基于MATLAB的多方法车牌识别系统（bp+模板+GUI） ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。 ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。

classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过Python实现BP神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。 输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。 1.目标 通过BP算法实现对不同半径的圆的分类。 2.开发环境 IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python及相关库的版本号如下图所示： 3.准备数据 目的： 生成3类圆在第一象限内的坐标（圆心都是原点） 第1类：半径范围为110，分类标识为‘0’ 第2类：半径范围为1020，分类标识为‘1’ 第3类：半径范围为20~30，分类标识为‘2’ 代码如下：data_generate.py import numpy as np import math import random import csv # 只生成第一象限内的坐标即

pso优化自抗扰 粒子群(PSO)和MATLAB程序

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

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