遗传算法极值寻优把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值。 本文根据非线性函数有2个输入参数、1个输出参数,确定BP神经网络结构为2-5-1.取函数的4 000组输入输出数据,从中随机选取3 900组数据训练网络,100组数据测试网络性能,网络训练好后用于预测...
然后,利用遗传算法对神经网络的权值进行优化,通过选择、交叉和变异等操作,寻找最优解。这一步的主要目的是利用遗传算法的全局搜索能力和鲁棒性,寻找神经网络权值的最优组合,使得神经网络的预测输出结果达到最佳。 通过以上两步,神经网络遗传算法函数极值寻优可以将非线性函数极值问题转化为一个求解最优解的问题,并利用神...
神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值。 网络结构:2-5-1 训练数据:3900,测试数据:10...
function error = fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn) %该函数用来计算适应度值 %x input 个体 %inputnum input 输入层节点数 %outputnum input 隐含层节点数 %net input 网络 %inputn input 训练输入数据 %outputn input 训练输出数据 %error output 个体适应度值 %提取 w1=x(1:input...
神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步,算法流程如图所示:
title('神经网络预测误差百分比') errorsum=sum(abs(error)) toc save data net inputps outputps %%Code function ret=Code(lenchrom,bound) %本函数将变量编码成染色体,用于随机初始化一个种群 % lenchrom input :染色体长度 % bound input :变量的取值范围 % ret output:染色体的编码值 flag=0; while flag...
537,0.9655).虽然从函数方程和图形中很容易找出函数及极值对应的坐标,但是在方程未知的条件下函数极值及极值对应的坐标就很难求到。 二、模型建立 2。1算法流程 神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步,算法流程如图所示: 图2-1算法流程图 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点...
1算法流程神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步,算法流程如图所示:图2-1算法流程图神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建适合的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的BP神经网络预测结果作为个体...
matlab神经网络源码集锦-神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 上传者:wenyusuran时间:2021-05-17 基于MATLAB实现的神经网络遗传算法函数极值寻优非线性函数极值(Maltab源代码+数据集+运行说明+毕业设计).zip 【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、...
标题中的“Elman神经网络遗传算法(Elman-GA)函数极值寻优-非线性函数求极值”指的是使用Elman神经网络结合遗传算法来寻找非线性函数的极值点。这是一种混合优化方法,它利用了Elman网络的动态特性以及遗传算法的全局搜索能力。Elman神经网络是递归神经网络的一种,由Jeffrey