而BP神经网络是一种通过反向传播算法不断调整权重和阈值的网络结构,其核心思想是通过梯度下降法不断逼近最小损失函数。将两者结合,可以通过遗传算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化,从而加快训练速度和提高精度。二、基于遗传算法改进的BP神经网络算法实现要实现基于遗传算法改进的BP神经网络,首先需要确定BP神经网络的拓...
1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时,从考虑的输入指标角度,主要有两类模型: 1.1 受相关指标影响的BP神经网络算法原理 如图一所示,使用MATLAB的newff函数训练BP时,可以看到大部分情况是三层的神经网络(即输入层,隐含层,输出层)。这里帮助理解下神经网络原理: 1)输入层:相当于...
自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)是一种基于遗传算法的优化方法,它通过模拟生物进化的过程来寻找最优解。而BP神经网络(Backpropagation Neural Network)则是一种常用的人工神经网络模型,用于解决分类和回归问题。本文将介绍如何利用改进的自适应遗传算法来优化BP神经网络,以实现对SOC(State of Charge)的预测,并...
以上文献在试验中都证明了用遗传算法优化的BP神经网络其预测效果优于单独使用BP神经网络的预测效果。基于上述研究,提出一种改进的自适应遗传算法与BP神经网络算法相结合的识别算法,利用该算法进行汽车保险欺诈的识别。在考虑到BP神经网络具有很强的预测能力...
遗传算法具有优良的全局搜索性能:一个种群中有多个个体,它们并性地进行全局搜索,确保最终能找到最优模型。 利用遗传算法得到最优网络权值及阈值作为后续神经网络模型的初始网络权值及阈值, 这样不仅可克服传统 BP 神经网络易陷入局部最小值的缺陷, 还可大大提高模型评价的精度! 本文将这种用遗传算法找到的最优解作为...
遗传算法自适应遗传算法短时交通流量是一种具有较强的随机性数据,不仅受到上下游历史数据的影响,而且还与天气等因素有关.为了提高短时交通流量预测的精度,采用遗传算法与BP神经网络组合的方法进行研究.同时针对BP神经网络存在网络初始权值随机的缺陷以及传统遗传算法易陷入局部最优和过早收敛等问题,给出了一种基于自适应...
关键词:改进遗传算法;BP神经网络结构;多点自适应变异;病害诊断中图分类号:TP391文献标志码:ABP型神经网络是一种多层前馈型网络,它是目前应用最广泛且使用最成熟的神经网络模型之一.通过深入研究发现BP算法中存在两个主要问题:一是从数学上看多层感知器算法是一个非线性优化问题,由于采用了传统的无约束最小化方法来...
基于改进遗传算法的双向BP神经网络控制
3 基于遗传算法改进的BP神经网络PID控制器参数优化整定 对于加热炉控制系统设计的神经网络自整定PID控制,它不依赖对象的模型知识,在网络结构确定之后,其控制功能能否达到要求完全取决于学习算法。 3.1 遗传算法改进的BP算法实现 一般BP网络结构如图4所示,其算法步骤为: (1)输入训练样本,按网络结构得到输出; (2)将实...
一种基于遗传算法改进的BP神经网络安全态势评估算法,通过合理构建网络安全态势评估模型,同时依靠神经网络强大的自学习能力,将BP神经网络应用于网络安全态势的评估中,同时针对神经网络算法自身存在的易限于局部最小值,收敛速度慢等缺陷,引入遗传算法对BP神经网络权值进行优化,加快BP神经网络的收敛速度,提高BP神经网络对网络...