但是传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适...
但是传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适...
但是传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适...
BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络,通过多层节点之间的连接和权重来建立模型。BP神经网络通过反向传播算法来训练模型,即通过计算预测值与实际值之间的误差,然后根据误差来更新网络中的权重和偏置,以使误差最小化。 基于PSO的优化方法 基于PSO算法的优化方法可以通过在BP神经网络的训练过程中,利用粒子群优化算法来...
基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的多输出(3)数据回归预测(PSO-BP)基于MATLAB环境替换自己的数据即可#BP神经网络 #粒子群算法 #多输出数据回归预测 #毕业论文 #数据分析 - 抹茶味软多多于20240522发布在抖音,已经收获了20个喜欢,来抖音,记录美好生活!
基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化BP神经网络是一个常见的研究方向,它结合了BP神经网络的学习能力和PSO的全局搜索能力,可以提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力。下面是一些你可能需要考虑的关键点: 1. **BP神经网络简介**:首先,你需要对BP神经网络进行简要介绍,包括其结构、工作原理和常见的训练...
基于PSO优化的BP神经网络预测电梯故障的方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于PSO优化的BP神经网络预测电梯故障的方法说明:本发明公开了基于PSO优化的BP神经网络预测电梯故障的方法。现有PSO粒子群算法初期惯性权重的...专利查询请上爱企查
BP神经网络PSO算法优化的BP神经网络解决了其收敛速度慢或不收敛等缺点,但PSO算法本身却存在早熟和局部收敛的问题.为此引入EO算法,用EO算法与PSO算法相结合对BP神经网络进行改进.通过实验表明:EO算法与PSO算法结合优化的BP算法具有良好的收敛性和较高的预测精度,其性能优于传统的BP算法及PSO优化的BP算法.吴俊学...
024_基于粒子群优化算法优化BP神经网络(PSO-BP)的数据回归预测 Mat 为什么把乱序函数删除后,能够生成测试集和训练集,但是无法进行归一化
中图分类号:TP391.3学校代码:10213UDC:621.3密级:公开工学硕士学位论文基于PSO优化的BP神经网络股票预测模型硕士研究生:张文霄导师:**教授申请学位:工学硕士学科、专业:计算机科学与技术所在单位:深圳研究生院答辩日期:2010年12月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.3UDC:621.3DissertationfortheMasterDegreeof...