一、遗传算法与BP神经网络结合的原理遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索优化算法,其基本思想是通过选择、交叉、变异等操作,不断优化解空间中的解。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...
实际上,权值与阈值可以在开始训练网络前给其赋值,换句话说,我们给神经网络的权值与阈值想怎么赋值就怎么赋值,当然赋值的结果一定会影响神经网络最终的预测性能。我们追求的目标是使神经网络最终的预测性能最佳,也就是说找到最佳的权值与阈值,那么怎么去找呢,肯定不能用枚举法,这时我们可以用智能优化算法来对权值与阈值...
因此,文章采用遗传算法优化BP神经网络上述参数,将改进后的BP神经网络运用于动力配煤非线性模型的研究。结果表明,采用遗传算法优化的BP神经网络具有较强的预测能力,对煤质的发热量预测误差优于线性平均模型误差,并且仿真表明动力配煤模型为近似线性的非线性模型, BP网络的输出值误差波动较小,结果理想。 关键词:动力配煤;B...
遗传算法优化BP神经网络初始权值与阈值: 针对BP神经网络训练过程中的初始权值和阈值由随机数产生,对训练的网络结构具有影响,采用遗传优化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而得到较为稳定的GA-BP神经网络模型。 GA优化BP神经网络的步骤: Step1:初始化BP神经网络的权值和阈值 Step2:计算遗传优化算法的决策变量长度,...
1.算法描述 遗传算法(Genetic Algorithm-GA)是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中,按照一定的适配值函数及一系列遗…
基于Matlab对遗传算法优化的BP神经网络预测模型进行简单讲解、代码展示、效果展示。, 视频播放量 7787、弹幕量 0、点赞数 162、投硬币枚数 181、收藏人数 304、转发人数 35, 视频作者 算法研习与代码实现, 作者简介 华为杯会做答疑企鹅3467096262,相关视频:基于Matlab实现
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是进化计算的一部分,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用,鲁棒性强,适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,与传统的优化算法相比,具有以下...
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...
本节以某型号拖拉机的齿轮箱为工程背景,介绍使用基于遗传算法的BP神经网络进行齿轮箱故障的诊断。 2、案例目录: 第3章基于遗传算法的BP神经网络优化算法 3.1理论基础 3.1.1 BP神经网络概述 3.1.2遗传算法概述 3.2案例背景 3.2.1问题描述 3.2.2解决思路及步骤 1.算法流程 2.神经网络算法实现 3.遗传算法实现 3.3...
PAGE I 基于遗传算法的BP神经网络优化算法研究摘 要遗传算法(GA)来源于在生物世界中适用的“适者生存”的进化规律。遗传算法同生物领域的生存规则一样,不断的淘汰弱势个体,保留进化优势个体,最终找到最优值。遗传算法强大的可移植性、对环境不断调整适应、通过环境自我学习的能力,使得遗传算法在各个领域都得以广泛...