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...
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神经网络的权重和阈值进行优化,从而加快训练速度和提...
为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点。改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中种群适应度的集中分散程度,并且非线性地自适应调节...
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...
2、然后引入改进的遗传算法对BP神经网络的模型参数进行优化。 3、最后 NASA 卓越预测中心的锂电池数据集 B0005、B0006、B0007对提出的方法与GA-BP算法进行对比,验证了IGA-BP具有更高的精度与稳定性。 程序设计 完整程序和数据获取方式:私信博主回复Matlab基于改进的遗传算法优化BP神经网络的锂离子电池健康状态SOH估计...
BP算法的初始解是随机产生的,初始解的好坏对算法性能影响很大,因此算法存在着不稳定的因素。 BP算法采用梯度下降法确定搜索方向,由于搜索空间存在平坦区域和多个极小值点,该算法极容易出现收敛速度很慢或者因陷入局部极小值而无法收敛的情况。 下图为用BP算法优化神经网络时均方误差的变化情况。可以看出神经网络过几轮...
本发明公开了基于改进遗传算法优化BP神经网络的驾驶风格辨识方法,通过实验及仿真采集被试驾驶人的驾驶数据,对每个驾驶人的驾驶数据进行筛选,剔除不合理的驾驶数据且提取出能反映每个驾驶人驾驶风格的特征参数;基于K‑均值聚类算法对驾驶数据进行聚类,根据聚类结果将驾驶员的驾驶类型定义为激进型、一般型和谨慎型;读取驾驶...
一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的土壤湿度预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的土壤湿度预测方法说明:本发明公开了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的土壤湿度预测方法。步骤1:输入数据,将收集到...专利查询请上爱企
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...
摘要 本发明公开了基于改进遗传算法优化BP神经网络的驾驶风格辨识方法,通过实验及仿真采集被试驾驶人的驾驶数据,对每个驾驶人的驾驶数据进行筛选,剔除不合理的驾驶数据且提取出能反映每个驾驶人驾驶风格的特征参数;基于K‑均值聚类算法对驾驶数据进行聚类,根据聚类结果将驾驶员的驾驶类型定义为激进型、一般型和谨慎型;读...