然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层,隐含层和输出层三个网络层次,其基本结构如下图所示: 基于三层网络结构的BP神经网络具有较为广泛的应用场合和训练效果。 在BP神经网络中,隐含层数量对神经网络的性能有着至...
将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,使用GA优化BP神经网络的主要参数。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层,隐含层和输出层三个网络层次,其基本结构如下图所示: 基于三层网络结构的BP神经网络具有较为广泛的应用...
1.bp神经网络的层数一般3层效果较好,即只包含输入层、一层的隐藏层、输出层。 2.bp神经网络的隐藏层神经元个数一般为输入层神经元个数的2倍再加1,即hiddennum=inputnum*2+1。 3.我们用的是遗传算法工具箱来解决的问题 1.GA算法优化神经网络的参数介绍 本遗传算法优化的部分是输入层与隐藏层的权值w1和偏置b1...
图6 GA-BP神经网络预测输出结果对比 五、结论 本博文实验结果充分证明了基于遗传算法优化BP 神经网络的可行性,即利用遗传算法极其强大的全域搜索能力,确定BP神经网络的最优权值和阈值,使计算预测性能大幅度提升。实验得出的结论也很好地印证了提出这一改进算法的初衷,即要求在误差可控制的范围内提高 BP 网络算法的稳定...
【故障诊断】基于matlab遗传算法GA优化BP神经网络齿轮箱故障诊断【含Matlab源码 3215期】(1)如需代码可扫描视频里QQ二维码;(2)代码运行版本Matlab 2019b(4)其他仿真咨询1 期刊或参考文献复现;2 Matlab程序定制;3 科研合作;, 视频播放量 397、弹幕量 0、点赞数 0、
遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是1962年美国人提出,模拟自然界遗传和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。 与自然界中“优胜略汰,适者生存”的生物进化原理相似,遗传算法就是在引入优化参数形成的编码串联群体中,按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选,使适应度值号的个体被...
利用GA来优化BP网络的初始权值与阈值 2.《改进的遗传算法在优化BP网络权值中的应用》 1. 适应度函数选择 遗传算法的适应度函数(本文中是针对BP神经网络的性能评价函数)也是遗传算法指导搜索的唯一标准,它的选取是算法好坏的关键。适应度函数要能有效地指导搜索沿着面向优化参数组合的方向,逐渐逼近最优解,并能保证不...
基于遗传算法GA优化BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究算法流程主要包括以下几个步骤: 数据采集与预处理:首先,需要对齿轮箱运行时产生的振动、声音等信号进行采集,并对数据进行预处理,包括去噪、降维等操作。 特征提取与选择:接下来,需要从预处理后的数据中提取出有助于故障诊断的特征,并进行特征选择,以减少特征维度和降...
参数优化为了提高网络流量预测精度,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(GA-BPNN).首先采集网络流量数据,并进行相应预处理,然后将网络流量训练样本输入到BP神经网络进行学习,并采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后采用建立的网络流量预测模型对网络流量测试集进行预测,并通过仿真实验对模型性能进行...
此次实验BP神经网络与GA-BP算法的运行时间分别为0.26563秒、0.14063秒,GA-BP算法相比较于BP神经网络的运行时间,GA-BP算法训练时间短且收敛快可以更快的得到风速值,从这一点上可以明显的看出改进后的网络对于风速预估更加的迅速精准。 实验发现,GA优化BP预测的误差相比与BP神经网络预测的误差,其误差值更趋于0。BP神经...