BP网络是1986年由RumelHart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。他的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络...
MLP是一个人工神经网络(ANN),它将一组输入向量映射到一组输出向量,可以被认为是一个由多层节点组成的有向图,每个节点与下一个节点完全连接。除了输入节点外,每个节点都是一个具有非线性激活函数的神经元。在本文章中,误差反向传播(EBP)的监督学习方法被用来训练MLP。 一、Multi-Layer Perceptron(MLP) 在本文章中...
锂渣砂浆橡胶抗压强度采用PSO和GA算法优化BP神经网络,建立了3种神经网络预测模型(PSO-BP,GA-BP和BP),通过将不同锂渣掺量,橡胶掺量和养护时间作为神经网络输入层参数,水泥砂浆抗压强度作为输出层参数,并选择RMSE,相关性系数和平均误差来对比分析3种模型对锂渣-橡胶水泥砂浆抗压强度的预测性能.试验结果表明,PSO-BP和...
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...
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...
Keywords:不溶性膳食纤维,脂肪酶,BP神经网络,遗传算法 Full-TextCite this paper 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...
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...
· 基于遗传算法优化的BP神经网络图像分割matlab仿真 · GA算法|遗传算法|SYSU期末课程设计|Python+Matlab实现|超完备代码实现 · 遗传算法(GA)的基本原理 阅读排行: · Sdcb Chats 技术博客:数据库 ID 选型的曲折之路 - 从 Guid 到自增 ID,再到 · 语音处理 开源项目 EchoSharp · 《HelloGitHub》第...
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...
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