ANN三要素:1)网络拓扑结构,2)传递函数,3)学习算法。 1)按结构类型分:层次型,互连型 按流向类型分:前馈型,反馈型 2)按函数类型分:阈值型变换函数,非线性变换函数(如Sigmod函数),分段线性变换函数,概率型变换函数 3)按有监督学习分:最小均方差规则(LMS),相关学习规则,离散感知器规则,连续感知器规则 1.1.BP(...
表1:编码器的输入输出模式 由于神经网络中的每一层输入都会通过sigmoid函数,而sigmoid函数的输出永远无法到达1或0,而只能无限逼近1或0。所以出于实际考虑,最好将表1中的1替换成0.9,0替换成0.1。 sigmoid函数: 对于本次文章中的MLP,在确定MLP的框架结构(4-2-4)、训练的输入输出数据以及sigmoid激活函数后,所需要...
本发明提供了一种基于GA算法和BP神经网络的滑坡变形预测方法,包括:获取滑坡变形监测数据,并进行预处理;将预处理后的滑坡变形监测数据分为训练样本数据和预测样本数据;采用GA算法优化BP神经网络的网络结构;将所述训练样本数据输入至所述BP神经网络,并采用GA算法对所述BP神经网络进行训练,获得最优网络结构;将所述预测...
Abstract: 采用脂肪酶对酶碱法制备啤酒糟不溶性膳食纤维(IDF)的脱脂工艺进行研究,并对制备得到的IDF 成分和功能特性进行分析。在正交试验的基础上,基于BP 神经网络建立脂肪酶脱脂模型,利用遗传算法优化工艺条件。BP 神经网络建立的脱脂模型误差为0.0001,具有较强的逼近能力。优化得到的最佳工艺条件是加酶量0.7g、酶解...
本发明提供了一种基于GA算法和BP神经网络的滑坡变形预测方法,包括:获取滑坡变形监测数据,并进行预处理;将预处理后的滑坡变形监测数据分为训练样本数据和预测样本数据;采用GA算法优化BP神经网络的网络结构;将所述训练样本数据输入至所述BP神经网络,并采用GA算法对所述BP神经网络进行训练,获得最优网络结构;将所述预测样...
采用两种混合算法人工神经网络模型(PSO-BP和GA-BP)预测具有不同砖骨料替代率的再生砖骨料混凝土(RBAC)的抗压强度.以RBAC的水泥质量,水灰比,碎瓷砖(CT 0—5,CT 5—32.5)替代率,碎砖(CB 0—5,CB 5—32.5)替代率及天然骨料(NA 0—5,NA 5—32.5)替代率等八个参数作为混合神经网络模型的输入参数,28 d立方体...
1.一种基于遗传算法(GA)和AdaBoost算法优化的BP神经网络功率短期预测方法,其特征在于包括下述步骤:1)确定以及检验样本,根据样本的输入输出维数来确定神经网络的模型,构建合适的BP神经网络,初始化BP神经网络权值阈值;2)通过遗传算法优化BP神经网络,将BP神经网络的阈值和权值当作遗传算法的染色体,适应度函数用训练数据训练...
利用遗传算法GA和粒子群算法PSO优化算法,将BP神经网络训练集的MSE作为适应度函数,获取最优的权值和阈值在反向输入到BP神经网络里构建回归预测模型,同时能够打印出模型的多个评价指标,具体效果可以看图 ID:3250669194443543
随着全球气候变化问题的日益严重,碳中和已成为全球关注的焦点。作为实现碳中和目标的重要手段,碳交易市场的建设和发展至关重要。然而,碳交易定价模型的准确性和有效性是制约碳交易市场发展的关键因素之一。因此,本文旨在构建一种基于广义自适应BP(GABP)神经网络的碳交易定价模型,以提高碳交易定价的准确性和灵活性。 本...
本文基于功率为4.5kW燃料电池堆台架耐久试验数据,分别构建遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化下的BP神经网络燃料电池性能预测模型.通过对比BP,GA-BP,PSO-BP三种模型在极化曲线和固定电流密度点的衰减曲线预测结果,发现GA和PSO对BP神经网络的预测精度都有着显著的改善,其中PSO的优化效果更好,PSO-BP的预测精度要高于...