黏菌优化算法结合BLS神经网络的瓦斯浓度预测模型及matlab实现

资源摘要信息: "本资源为一份详细的瓦斯浓度回归预测的Matlab实现项目，使用了黏菌优化算法（Slime Mold Algorithm, SMA）来优化宽度学习神经网络（Broad Learning System, BLS），并附有完整的Matlab代码和案例数据。以下是对该资源中提及知识点的详细介绍： 1. 版本说明：该代码兼容Matlab的三个版本：2014、2019a以及2021a。对于不同版本的Matlab用户而言，都能直接运行该项目，无需担心兼容性问题。 2. 案例数据：资源中附赠了可以直接运行的案例数据，这意味着用户能够借助这些数据来测试、验证和学习神经网络模型的效果。这对于初学者来说是一个极大的帮助，因为它省去了寻找和准备数据集的时间。 3. 代码特点： - 参数化编程：代码设计成参数化结构，使得用户能够通过修改参数来控制模型的行为，而不需要深入到代码内部结构。 - 参数可方便更改：这一点保证了用户可以根据需要灵活调整模型参数，从而研究不同参数设置对模型性能的影响。 - 代码编程思路清晰：这表明代码具有良好的结构和组织，对于学习者来说，更容易理解算法的实现流程和细节。 - 注释明细：详细的注释说明将帮助用户更好地理解代码的每一个步骤和算法的工作原理，非常适合用于教学和研究。 4. 适用对象：该资源适合计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计使用。由于其易操作性和清晰的注释，非常适合初学者和学生作为学习材料。 5. 作者介绍：作者为某大厂的资深算法工程师，拥有10年Matlab算法仿真工作经验。其专业技能涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多个领域，因此该资源具有较高的专业性和权威性。 技术细节： - 黏菌优化算法（SMA）是一种模拟黏菌觅食行为的优化算法，以其独特的优化策略和良好的全局搜索能力在智能优化领域占有一席之地。 - 宽度学习系统（BLS）是一种非深度学习的神经网络模型，它通过增加网络的宽度而不是深度来增加学习能力，以实现快速的学习和预测。 - 该资源将SMA与BLS结合，旨在通过SMA优化BLS网络权重和参数，从而提高瓦斯浓度预测的准确性。 文件名称列表： - 【瓦斯预测】基于黏菌优化算法SMA优化宽度学习神经网络BLS实现瓦斯浓度回归预测附matlab代码.rar 资源的发布为相关领域研究者和学生提供了实用的工具和实例，有助于推动瓦斯预测技术的发展，并为学习者提供了实践智能优化算法和神经网络预测的平台。"