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...
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。
但是传统的BP神经网络存在着收敛速度慢,泛化能力差等不足[2],影响识别的精度。为此,本文提出了利用遗传算法[3]优化BP神经网络模拟损伤识别,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化[4],提高神经网络的收敛速度和泛化能力,从而获得更好的识别效果.本文以Benchmark模型[5]为研究对象,验证该方法的可行性,如图1...
摘要:为探究成都地区大气能见度的区域特性,构建基于GA-BP神经网络的大气能见度预测模型,将空气中的相对湿度、PM2.5及PMio作为能见度主要影响因子输入到预测模型中,输出预测时间段每小时的大气能见度,再与实际值作比较。结果显示,经过遗传算法优化的BP神经网络预测模型能较好地预测该地区的大气能见度,预测值基本贴近...
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...
基于GA-BP 神经网络的通信卫星效能评估模型研究 Study on Operational Effectiveness Evaluation Model of Communication Satellite Based on GA-BP Neural Network 周晓禾①ZHOU Xiao-he ;曹裕华②CAO Yu-hua ;赵浩屹③ZHAO Hao-yi （①航天工程大学，北京101416；②国防大学联合勤务学院，北京100856；③32123部队，蓬...
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...
在此基础上,本文提出了一种基于GABP神经网络的碳交易定价模型,该模型结合了广义回归神经网络(GRNN)和自适应BP神经网络(ABPNN)的优点,具有较强的自适应能力和泛化性能。 本文的研究内容包括:构建基于GABP神经网络的碳交易定价模型,对模型进行参数优化和训练,并对模型的定价效果进行模拟验证。通过对比分析不同定价模型...
响因素,建立了磷石膏加粉煤灰作为充填料的充填体强度预测的BP神经网络模型。同时利用遗传算法优化BP神经网络的学习过 程,验算结果显示,GA—BP神经网络模型预测误差在4%以内,具有较高的预测精度。 关键词:充填体强度;采空区;充填材料;磷石膏;GA—BP神经网络;分形理论 ...