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。
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,从而得到最优的输入...
为了避免陷入局部极小,提高预测结果的精度,该文利用遗传算法(genetic algorithm, GA)对其进行优化,建立了GA-BP神经网络组合变形预测模型。对比分析2种预测模型的预测结果表明,GA-BP组合模型的预测精度更高,在工程实际中更具有可行性。
BP神经网络预测模型为了提高采空区地表沉降预测准确性,选择上覆岩层弹性模量,泊松比,内聚力,内摩擦角,开采深度,采高,矿体倾角和采场尺寸共8项影响采空区沉降的指标进行研究,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络,构建了GA-BP神经网络采空区地表沉降预测模型,对采空区地表沉降趋势初步预测与分析.模型解算结果表明,相比...
1.建立含水率预测模型:收集苜蓿薄层干燥过程中的数据,建立含水率预测模型,包括输入、隐层和输出层的结构、权重和阈值等。 2.优化BP神经网络:采用遗传算法对BP神经网络进行优化,得到最优的神经网络结构和参数。 3.模型测试和评价:采用测试数据对模型进行测试和评价,比较基于GA-BP神经网络和传统预测方法的预测精度和...
磷石膏充填体强度GA-BP神经网络预测模型
如图,如何解决这个问题:错误使用 ga输入参数太多。出错 ga_bp (line 59)[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,...十分感谢! 展开 来自匿名用户的提问 回答 最佳答案 Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于建立和训练bp神经网络模型的函数命令,很难一时讲...
磷石膏充填体强度GA-BP神经网络预测模型① 刘志祥,周士霖,郭永乐 (中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙410083) 摘 要:在测试磷石膏充填材料物理化学性能的基础上,测定了不同配比充填体的强度,用分形理论揭示了磷石膏充填体强度特 征。研究表明,磷石膏充填体强度与水泥含量、料浆浓度、粒径分形维数、孔隙分形维数...
采用灰色关联方法对这些参数的权重进行了数学计算,基于实验数据建立了三输入两输出的BP神经网络预测模型,并利用遗传算法(GA)对BP模型进行优化.结果表明,遗传算法优化后的BP神经网络模型对预测输出具有更高的准确性和更好的稳定性,回归系数和最大偏差分别为0.99918和0.002.本研究不仅对于理解和控制水基炭黑-胶原蛋白纳米...
基于时间序列的GA-BP神经网络股价预测模型