GA-BP多输入多输出,基于GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出预测(MATLAB完整源码和数据)纯手工制作,代码质量极高,注释清晰,excel数据,方便替换1.data为数据集,10个输入特征,3个输出变量。2.main.m为主程序文件,运行即可,其余为函数文件,无需运行。3.命令窗口
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...
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...
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...
将纹理参数输入到已经训练好的GA-BP神经网络,输出结果为4,输出类型准确。 实验结果表明,纹理参数和GA-BP神经网络结合算法对图像识别有较高的准确性,且计算速度快。 5 结语 针对目前视频监控设备没有图像识别功能这一问题,提出一种利用灰度共生矩阵反应图像纹理参数,结合遗传算法优化的BP神经网络进行图像识别的方法,本...
1、本发明提供一种基于ga优化算法和bp神经网络模型的井筒变形预测方法,利用遗传算法优化bp神经网络的权值和阈值,克服bp神经网络容易陷入局部最优解、收敛速度慢、参数选择困难等问题,提高bp神经网络的预测精度和泛化能力。 2、为此,本发明采用如下技术方案:
遗传算法和神经网络融合算法:GA-BP算法流程图 相关: https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/sxgcxb202109004
【基于RBF、GRNN和GA-BP神经网络的电动车空调能耗预测模型】暖通空调系统的能耗值对缓解新能源汽车“里程焦虑”和观测其性能具有重要意义。将环境温度、空气湿度、风速和车速作为输入参数,耗电量作为输出参数,建立径向基函数(Radial Basis Function, RBF)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和经...
运用遗传算法优化BP神经网络主要是通过遗传算法来确定神经网络初始条件,获得最佳的阈值,其优化流程图如图2所示 4结论 运用已训练好的GA-BP神经网络模型对失眠患者进行诊断,通过将预测结果与真实结果对比得模型的准确率为97%。对模型进行相应的鲁棒性分析发现其对外部数据预测的结果也相对较高,模型的稳定性能较好。在对...
摘要 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...