3. 初始化BP神经网络的权重和阈值,以及遗传算法的参数,如群体大小、交叉概率、变异概率等。 4. 生成初始种群,并通过遗传操作(选择、交叉、变异)对种群进行迭代优化。通过计算适应度函数来评估个体的优劣,并选择最优个体进行繁衍操作。 5. 根据遗传算法的最优解,更新和调整BP神经网络的参数。在时间序列预测中,可以...
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, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层,隐含层和输出层三个网络层次,其基本结构
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...
多输入多输出 | MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出 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。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2,可在下载区获取数据和程序内容。 程序设计 完整程序和数据下载方式:私信博主回复MATLAB实现GA-BP遗传算法优化BP神经网络多输入多输出。 %---...
第一,BP神经网络初始化后,其matlab程序如下: net = newff(traindata, trainaim, HiddenNum); 其中traindata表示训练数据,trainaim表示训练目标,HiddenNum表示BP神经网络隐含层个数,net表示BP神经网络模型函数。 第二,BP神经网络参数设置,其matlab程序所示:
GA-BP神经网络应用实例之MATLAB程序 % gap.xls中存储训练样本的原始输入数据 37组 % gat.xls中存储训练样本的原始输出数据 37组 % p_test.xls中存储测试样本的原始输入数据 12组 % t_test.xls中存储测试样本的原始输出数据 12组 % 其中gabpEval.m适应度值计算函数,gadecod.m解码函数 %--- nntwarn off;%...
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...
总之,基于遗传算法GA优化BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究算法流程为齿轮箱故障诊断技术的发展提供了新的思路和方法,为工业设备的健康运行和故障预防提供了重要的技术支持。希望这一研究成果能够在实际工程中得到广泛的应用,为工业生产的安全稳定做出贡献。 📣 部分代码 ...
简介:m基于GA遗传优化的BP神经网络时间序列预测算法matlab仿真 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, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。BP神经网络的网络层包括输入层,隐含层和输出层三个网络层次...