PSO-DBN时间序列预测MATLAB代码实现与参数优化

基于粒子群优化的深度置信网络做时间序列预测，思路挺新颖的，代码实现也比较清晰。

PSO 的参数优化能力蛮适合 DBN 这种结构复杂的模型，是在预测精度不太稳定的时候，能拉一把。

代码是用 MATLAB 写的，适合搞算法验证或者学术研究的场景。里面还加了超参数搜索，省得你手动调半天。

如果你搞过 BP 或者 SVM 优化，再上手这个 PSO-DBN，几乎没什么门槛。结构挺标准的，DBN 那块还用了 RBM 堆叠，训练过程能跑通。

嗯，建议你先跑一遍主函数，改一改输入数据格式，看看预测曲线稳不稳。调 PSO 的粒子数和迭代次数能快速影响效果。

顺手也整理了几个类似方向的资源，比如PSO-BP、SSA-DBN、ARIMA的代码实现，都在下面，能互相对比着用。

如果你最近在搞时间序列预测，是多模型对比实验，这套代码蛮值得下手玩一下的。