[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现CS-BP布谷鸟搜索算法（CS）优化BP神经网络多变量时间序列预测 [推广有奖]

0关注
1粉丝

已卖：51份资源

硕士生

16%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1406 个
通用积分: 248.0542
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 825 点
帖子: 33
精华: 0
在线时间: 235 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2026-2-8

楼主

南唐雨汐

发表于 2025-11-26 07:04:59 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

MATLAB
实现CS-BP
布谷鸟搜索算法（
CS）优化BP神经网络多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着科技的不断进步，数据分析与预测技术的应用越来越广泛，尤其是在时间序列预测方面。时间序列数据广泛存在于金融、气象、医疗、经济等多个领域，预测时间序列数据的趋势与变化对决策具有重要意义。在众多预测方法中，神经网络（Neural Network, NN）因其强大的非线性建模能力，成为了时间序列预测领域中的重要工具之一。然而，神经网络的训练过程面临着许多问题，如局部最优解、收敛速度慢等，这些问题使得神经网络的应用效果在实际应用中不尽人意。
布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search, CS）作为一种全新的优化算法，凭借其良好的全局搜索能力和较强的收敛性，在优化问题中取得了显著成果。CS算法受布谷鸟寄生繁殖行为的启发，具有较强的全局搜索能力，能够有效避免陷入局部最优解，适用于处理复杂的优化问题。将布谷鸟搜索算法与BP神经网络相结合，有助于提高BP神经网络的训练效果，优化其学习 ...