布谷鸟搜索算法 (CS) 是一种基于自然现象的群体智能优化算法。该算法模拟了布谷鸟的寄生行为，即布谷鸟将卵产在其他鸟类的巢穴中，并由宿主鸟进行孵化。在 CS 算法中，每个布谷鸟代表一个解，每个解的适应度值对应于该解的质量。算法通过以下步骤进行迭代搜索：初始化种群: 随机生成一定数量的解，作为初始种群。
布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS)算法是一种新型群体智能优化算法,不仅结合了许多鸟类及果蝇特殊的利维飞行模式进行搜索,而且增加了群体之间的信息交流,加快收敛速度,为BP神经网络机参数优化提供了一种新的研究工具。为了提高电力系统负荷和天气预测精度,提出一种CS算法优化BP神经网络参数的负荷和天气预测预测模型(CS-BP)。
从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖。
为了提高网络流量预测精度,针对BP神经网络参数优化的难题,本文提出一种CS-BPNN的网络流量预测模型。仿真实验表明,本文模型获得更加理想的网络流量预测结果。 1 相空间重构和BP神经网络 作为CS-BPNN算法的研究基础,本节主要描述下相空间重构与BP神经网络的基础知识,这些知识在相关的文献都有详细的介绍[11]。 1.1 相空...
针对当前智能算法对股票市场预测精度不高的问题,提出使用布谷鸟算法优化神经网络(CS-BP)的方法,对股票市场进行预测.并与粒子群算法优化神经网络模型(PSO-BP)和遗传算法优化神经网络模型(GA-BP)的测试结果进行比较.通过对SZ300091(金通灵)日线的收盘价数据回测分析看出,布谷鸟算法优化神经网络模型明显优于这两种算法,能...
锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减...
基于布谷鸟搜索算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测
基于CS优化的BP神经网络 本文提出的模型将CS用于优化BP神经网络的权重和阈值。具体步骤如下: 初始化CS-BP神经网络的权重和阈值。 将CS-BP神经网络的权重和阈值编码为布谷鸟。 计算每个布谷鸟的适应度,即CS-BP神经网络在训练集上的预测误差。 生成新的布谷鸟,并将其替换适应度较差的布谷鸟。 更新CS-BP神经网络的...
本发明涉及一种基于布谷鸟算法优化的BP神经网络短期风功率预测方法,包括以下步骤:S1:获取训练数据构建训练集,并构建BP神经网络;S2:初始化BP神经网络的参数;S3:利用布谷鸟算法,对BP神经网络的参数进行优化,得到优化后的参数;S4:利用优化后的参数构建基于CSBP神经网络的风功率预测模型;S5:利用得到的风功率预测模型进行...
CS-SVM是一种新的支持向量机模型,它具有较高的分类精度和较好的鲁棒性。CS-SVM模型的参数包括惩罚参数C、核函数参数γ和核函数类型。 将布谷鸟算法应用于CS-SVM模型的参数优化,可以提高CS-SVM模型的分类精度。布谷鸟算法的具体步骤如下: 初始化种群:随机生成一组CS-SVM模型的参数,作为初始种群。