非线性函数:y=x21+x22y=x12+x22 回到顶部 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择、交叉和变异操作找到最优适应度值对应个体。神经网络预测用遗传算法得到最优个...
functionerror=fun(x,inputnum,hiddennum,outputnum,net,inputn,outputn)%该函数用来计算适应度值%xinput个体%inputnuminput输入层节点数%outputnuminput隐含层节点数%netinput网络%inputninput训练输入数据%outputninput训练输出数据%erroroutput个体适应度值%提取w1=x(1:inputnum*hiddennum);B1=x(inputnum*hiddennum+...
ylabel('函数输出','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) %预测误差 error=BPoutput-output_test; figure(2) plot(error,'-*') title('BP网络预测误差','fontsize',12) ylabel('误差','fontsize',12) xlabel('样本','fontsize',12) figure(3) plot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'...
遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 遗传算法基本的操作分为: 1.选择操作 2.交叉操作 3.变异操作 遗传算法的基本要素包括染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。 遗传算法优化BP神经网络算法流程如图3-4所示: 遗传算法实现:遗传算法优化BP神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉操...
非线性函数PSOBP神经网络拟合在人工神经网络中,BP(Back Propagation)神经网络占有重要席位,它具有很多优点,但也有很多缺陷.而遗传算法(GA)是使用运算对个体进行"优胜劣汰"的一种算法,用GA优化BP网络,取长补短.论文建立了BP网络模型,研究了对BP网络的优化,根据GA的特点,在MATLAB环境下,选取合适的网络结构对BP网络非...
1、遗传算法是非常好的非线性搜索算法,是一种全局寻优的近似方法 2、遗传算法的步骤: 1)将问题的解写成编码的形式,随机产生第一代种群。 2)选择:选择一些染色体来产生下一代。根据适应度F(i)以比例选择算法从种群中选出2个个体。 3)对选出的2个个体按交叉概率执行交叉操作,再按变异概率执行变异操作 ...
本文要拟合的非线性函数有2个输入参数、1个输出参数,所以设置的BP神经网络结构为2-5-1,即输入层有2个节点,隐含层有5个节点,输出层有1个节点,共有2×5+5×1=15个权值,5+1=6个阈值,所以遗传算法个体的编码长度为15+6=21。从非线性函数中随机得到2 000组输入输出数据,从中随机选择1 900组作为训练数据,用...
1.精确方法（Exact Approaches），通常使用数学建模的方法建立数学模型（包括决策变量，目标函数以及约束条件...
由于人工神经网络具有自适应学习能力和记忆联想能力,使得它成为解决复杂的非线性问题提供了有力的工具,尤其是BP算法,具有简单和可塑的优点[15]。BP算法是基于梯度的方法,虽然在局部搜索时比较成功,但是其最大缺陷是收敛速度慢,且常受到局部极点的困扰,找不到全局最小值,而且对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数也...
为了解决上述问题,将遗传算法与BP神经网络相结合,在BP网络运行前利用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,其优点在于:(1)遗传算法在解空间搜索时不易陷入局部最优,可以比较容易的得到全局最优解。(2)遗传算法尤其适合处理复杂的非线性问题,因为传统算法采用爬山法,搜索方向固定,遗传算法采用整体搜索的策略。(3)遗传算法...