时序预测 | Matlab实现GA-CNN遗传算法优化卷积神经网络时间序列预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,单变量一维数据。 2.main.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MAE、MSE、RMSEP、R^2、RPD和MAPE,可在下载区获取数据和程序内容。 4.优化参数为学习率、批处理样本大小和、正则化参数。
Matlab实现GA-CNN遗传算法优化卷积神经网络多输入多输出预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,输入10个特征,输出3个变量。 2.main.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE,可在下载区获取数据和程序内容。 4.优化参数为学习率、批处理样本大小和正则化参数。 注意程...
遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出,其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法,能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。遗传...
Matlab实现GA-CNN遗传算法优化卷积神经网络多输入多输出预测(完整源码和数据) 1.data为数据集,输入10个特征,输出3个变量。 2.main.m为程序主文件,其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、RMSE、R^2和MAPE,可在下载区获取数据和程序内容。 4.优化参数为学习率、批处理样本大小和正则化参数。 注意程...
且直接预测出剩余寿命的方法,首先对IGBT加速老化时的稳态数据和瞬态数据进行分析,提取出和老化相关的9个特征因素,建立卷积神经网络的IGBT剩余寿命预测模型,并用遗传算法进行优化,以提高预测模型的性能和收敛速度.结果表明,基于遗传算法改进的卷积神经网络预测模型准确率高,误差小,相比于SVR,MLP和CNN网络,更能准确地预测...
CNN网络结构编码方式 卷积神经网络一般包括三部分:卷积层、池化层和全连接层。一般情况下,卷积层出现在网络的前端,而后连接卷积层或者池化层,而全连接层出现在网络的最尾端。而一个网络结构是卷积层、池化层和全连接层根据一般常识的随机组合,不同的网络结构有不同深度,因此对于网络结构的编码应该采取非等长的策略,...
本发明公开了一种基于浮点数位变异遗传算法优化卷积神经网络的方法,包括以下步骤:1)构建卷积神经网络和损失函数;2)初始化种群:通过参数编码构建N个个体作为种群,构建种群的适应度函数计算每个个体的适应度;3)选择操作;4)交叉操作;5)浮点数位变异操作.利用其优化卷积神经网络做人脸识别.本发明结合两者的优点,采用浮点...
卷积神经网络机器学习目标分类遗传算法最陡下降算法经典卷积神经网络学习方法采用最陡下降算法进行学习,学习性能受卷积层和全连接层的初始权重设置的影响较大.采用遗传算法生成多组初始权重,经过选择,交叉和变异操作得到最优权重;采用这些权重作为卷积神经网络的初始权重,其学习性能优于最陡下降算法随机选择的初始权重;采用...
1、卷积神经网络 首先来简单说一下,什么是CNN,卷积神经网络,它是一种人工神经网络的结构,是从猫的视觉神经结构中得到了灵感,进而模拟其结构设计出来的一种人工神经网络结构。 简单来说:只要包含了卷积层的网络都可以理解成卷积神经网络 这种结构通过卷积核来获取“感受野”范围内数据之间的关系特征。一张图片里,相邻...
基于遗传算法的表情识别在英语远程教学平台应用 基于粒子群优化的英语词汇机器翻译准确性 基于神经网络算法的英语作文智能评价 艺术 音乐 基于粒子群算法的VR技术在景观艺术设计应用 基于遗传算法的图像识别在环境艺术创新设计应用 基于遗传算法的艺术教学多媒体系统设计 ...