MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 麻雀算法优化参数为隐含层节点数，最大训练代数，初始学习率参数。 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。

Matlab实现SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类预测，输入12个特征，输出四个类别。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

较新的优化算法，麻雀算法优化BP神经网络权值与阈值；(the key parameters of BP are choosed automatically by Sparrow Search Algorithm.) 文件列表： 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\data.mat, 46404 , 2011-03-04 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\fun.m, 1050 , 2020-03-28 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络\SSA.m, 4839 , 2020-10-12 麻雀搜索算法（SSA）优化bp网络, 0 , 2020-03-29

MATLAB实现随机森林RF、麻雀算法优化随机森林SSA-RF多输入单输出回归预测对比（完整源码和数据） 数据为多输入单输出回归预测数据，输入多个特征，输出一个响应变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

SSA-GRU，麻雀算法优化GRU多输入单输出数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2020及以上 SSA-GRU，麻雀算法优化GRU多输入单输出数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2020及以上 SSA-GRU，麻雀算法优化GRU多输入单输出数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2020及以上

基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上 基于SSA-LSTM麻雀算法优化长短期记忆网络单变量时间序列预测（Matlab完整程序和数据）运行版本2018及以上

麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点

基于麻雀算法优化xgboost的数据回归预测（SSA-XGboost）（Matlab完整程序和数据） 运行版本为2018及以上 优化参数为迭代次数、最大深度和学习率 利用交叉验证抑制过拟合问题

基于麻雀搜索算法优化的随机森林（SSA-RF）的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本为2018及以上 采用交叉验证抑制过拟合问题