SSA

如果你正在找一个用来优化广义回归神经网络（GRNN）预测模型的工具，SSA-GRNN 广义神经网络是个不错的选择。这篇文章详细了如何利用鲸鱼算法(WOA)和麻雀算法(SSA)优化 GRNN 的预测精度，重点在于平滑因子σ的自动调整。说白了，就是让你的预测更精准，不需要再手动调参数，直接用优化算法自动

你有没有想过把SSA（同步挤压平均）和BP（反向传播）算法结合起来做时间序列预测？这个方法挺靠谱的，尤其是对于金融、气象、能源等行业的时间序列。它通过SSA来进行时频，再通过BP来优化预测精度，效果蛮不错的。而且，文中还了详细的 Python 代码示例，直接复制粘贴就能试一试，代码里注释也到位，适合

运行环境： Matlab 2018b 及以上 程序说明：- SSA-RF 和 RF 麻雀算法优化随机森林分类预测- 优化树木棵数和森林深度- 输入 12 个特征，可分类为四类- 可视化展示分类准确率- 输出模型对比结果 文件说明：- data：数据集- MainSSA_RFNC：主程序- 其它文件为

基于麻雀算法的神经网络调优方法，挺有意思的。SSA-PNN 模型把麻雀搜索算法（SSA）和概率神经网络（PNN）揉到一起，用来 PNN 里那个比较头疼的光滑因子选取问题。PNN 虽然上手快，但调参数是真的烦，用 SSA 来自动调节，效率高多了。原理上不复杂，PNN 的核心你熟的话，一看就懂。SSA