基于粒子群算法改进小波神经网络的时间序列预测，基于pso-ann的回归分析

目标

背影
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络）
代码链接：粒子群优化小波神经网络时间序列预测，粒子群优化小波神经网络回归分析，PSO-ANN时间序列预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88140045
神经网络参数
基于小波神经网络的客流量预测
效果图
结果分析
展望

背影

人工智能发展越来越快，本文用粒子群算法改进小波神经网络的时间序列预测

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

BP神经网络的基本结构

基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，