相关: https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/sxgcxb202109004
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...
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
GA-BP神经网络回归预测模型通过遗传算法对神经网络进行参数优化,包括权重和偏置的优化。 首先,它从Excel文件读取数据,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理,以便神经网络的训练。 接着,创建具有5个隐藏层节点的前馈神经网络,并设置训练参数。通过遗传算法优化神经网络的参数,得到最优的权重和偏置。
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...
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,其基本结构如下图所示: 基于三层网络结构的BP神经网络具有...
其算法流程图如图2所示: 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...
三、遗传算法反向传播( GA-BP) 神经网络设计 3.1 GA-BP 神经网络构建 算法流程图如下图所示: 图2 GA-BP神经网络算法流程图 根据图1可以观察到,将GA算法与BP神经网络算法有效的结合在一起形成GA-BP神经网路算法,该算法不仅保持了传统GA算法与BP神经网络算法的长处和优点,而且也显现出了高精度的模型预测能力。
图6GA-BP智能算法寻优流程图Fig. 6Flow chart of GA-BP optimizing algorithm 3.1 BP神经网络构建 BP神经网络是一种信号前向传递、误差反向传播的多层前馈网络模型,工作机制表述为:输入层样本数据经隐含层神经元传递至输出层,当期望结果...
GA-BP-PSO算法的流程图如图5所示。 图5 GA-BP-PSO算法流程图Fig. 5 GA-BP-PSO algorithm flow chart 3.1 GA-BP神经网络模型BP神经网络是一种前向神经网络,采用误差反向传播算法进行训练,由输入层、隐含层和输出层组成[11-12]。采用3层神经网...