基于遗传算法改进的GA-BP神经网络交通流量预测模型的具体步骤，如图6所示。图6 遗传算法优化BP神经网络流程图 针对传统BP神经网络所存在的问题，首先采用BP神经网络的训练系统误差来作为遗传算法的评价标准，以寻找BP神经网络的最优初始权值和阈值，然后利用训练数据对所建立的交通流预测模型进行学习训练，从而得到最优的...
图6 遗传算法优化BP神经网络流程图 针对传统BP神经网络所存在的问题,首先采用BP神经网络的训练系统误差来作为遗传算法的评价标准,以寻找BP神经网络的最优初始权值和阈值,然后利用训练数据对所建立的交通流预测模型进行学习训练,从而得到最优的输入—输出映射模式...
%% 输入% x:一个个体的初始权值和阈值% P:训练样本输入% T:训练样本输出% hiddennum:隐含层神经元数% P_test:测试样本输入% T_test:测试样本期望输出%% 输出% err:预测样本的预测误差的范数function[err,T_sim]=BpFunction(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test)inputnum=size(P,2);%输入层神经元个数output...
从图2的算法流程图可知,基于自适应遗传优化的BP神经网络模型其主要通过交叉概率与变异概率的自适应调节,使个体对网络权值进行不断的更新,从而提高BP神经网络的预测精度。通过MATLAB对BP神经网络,基于遗传优化的BP神经网络,基于改进遗传优化的BP神经网络以及基于改进遗传优化的组合BP神经网络等多种算法的股价预测性能。从仿...
基于BP神经网络的结构和遗传算法的特点,总结了基于GA-BP短时交通流预测模型构建的全过程。通过对交通流特性以及短时交通流预测方法的分析,在考虑天气因素、节假日类型等多因素背景下,提取交通流预测模型的特征指标,并采用遗传算法对BP神经网络算法进行修改和优化,使得所建立的交通流预测模型均方误差降低23.96。此外,基于...
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
图6遗传算法优化BP神经网络流程图 针对传统BP神经网络所存在的问题,首先采用BP神经网络的训练系统误差来作为遗传算法的评价标准,以寻找BP神经网络的最优初始权值和阈值,然后利用训练数据对所建立的交通流预测模型进行学习训练,从而得到最优的输入—输出映射模式。基于GA-BP神经网络的短时交通流量算法流程如下: ...
1.算法描述 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...
遗传算法和神经网络融合算法:GA-BP算法流程图,:https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/sxgcxb202109004
主要思想 将参数作为问题的决策变量,模型的精度作为问题的目标函数。遗传算法GA优化BP神经网络的算法流程图如下: 3 GA-BP模型建立 3.1 模型与数据介绍 下面以MATLAB官方提供的化学传感器的数据集为例,进行建模。 数据介绍:采集某个化学实验过程的数据,将8个传感器的采样数据作为输入(x),第9个传感器的采样数据作为输出...