基于CS优化的BP神经网络 本文提出的模型将CS用于优化BP神经网络的权重和阈值。具体步骤如下: 初始化CS-BP神经网络的权重和阈值。 将CS-BP神经网络的权重和阈值编码为布谷鸟。 计算每个布谷鸟的适应度,即CS-BP神经网络在训练集上的预测误差。 生成新的布谷鸟,并将其替换适应度较差的布谷鸟。 更新CS-BP神经网络的...
布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS)算法是一种新型群体智能优化算法,不仅结合了许多鸟类及果蝇特殊的利维飞行模式进行搜索,而且增加了群体之间的信息交流,加快收敛速度,为BP神经网络机参数优化提供了一种新的研究工具。为了提高电力系统负荷和天气预测精度,提出一种CS算法优化BP神经网络参数的负荷和天气预测预测模型(CS-BP)。
针对当前智能算法对股票市场预测精度不高的问题,提出使用布谷鸟算法优化神经网络(CS-BP)的方法,对股票市场进行预测.并与粒子群算法优化神经网络模型(PSO-BP)和遗传算法优化神经网络模型(GA-BP)的测试结果进行比较.通过对SZ300091(金通灵)日线的收盘价数据回测分析看出,布谷鸟算法优化神经网络模型明显优于这两种算法,能...
[大模型驱动] 本文针对光电测量系统故障诊断中跟踪误差预测问题,提出了一种基于CS-BP算法。该算法结合布谷鸟算法优化BP神经网络的阈值和权值,提高了预测精度。与传统BP神经网络和GA-BP算法相比,CS-BP算法收敛速度更快,预测精度更高,适用于光电测量系统故障诊断。
一种改进CS-BP 神经网络算法的 矿用变压器故障诊断方法* *河南省科技攻关计划项目(182102310936)陈耀辉1，马星河2 (1.平顶山天安煤业股份有限公司十矿，河南平顶山467000；2.河南理工大学电气学院，河南焦作454003)扫码移动阅读 摘 要：针对BP 神经网络在矿用变压器故障诊断中的缺陷，提出了 一种基于改进CS-BP 神经网 ...
CS算法优化BP神经网络的短时交通流量预测_高述涛
CS231n-反向传播算法BP(2) 原博客:https://blog.csdn.net/huplion/article/details/79069365 (在此仅作学习记录作用) 一、前言 在前几篇文章中,我们学习到如何在训练集上设置权重,并由此计算出损失(loss),其中loss是由两部分组成,分别是数据损失项和正则化项目。我们最终想要得到损失函数关于权重矩阵w的梯度...
BP算法其实就是链式的反向传播,如图所示。 图中f相当于输出层的某一个神经元。绿色箭头代表的是得分数据的前向传播f(x,y)=z,红色箭头表示梯度的反向传播。链式法则告诉我们,通过局部梯度将损失函数的梯度传递回去。再反向传播过程中,只需要给出∂z/∂x,∂z/∂y局部梯度,就可以从损失函数L关于输出层数据...
摘要 In order to eliminate the performance gap between the belief propagation (BP) decoding and the maximum-likelihood (ML... 关键词LT码 / 二进制删除信道(BEC) / 置信传播(BP)译码 / 最大似然(ML)译码 收藏 全部来源 求助全文 掌桥科研 ...
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