反向传播算法(BP,back propagation)和梯度下降算法(gradient decent)调整神经网络中参数的取值。 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值,而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。 反向传播算法是训练神经网络的核心算法,它可以根据定义好的损失...
因此,结合GWO算法对BP神经网络进行优化,可以提高其在多维分类预测问题中的性能。 研究中,首先可以利用GWO算法对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化,以加快网络的收敛速度和提高训练效果。其次,可以利用GWO算法对BP神经网络的学习率和动量参数进行调整,以提高网络的泛化能力和预测准确性。最后,可以结合交叉验证等方法对...
首先,利用GWO算法对BP神经网络的初始权重和偏置进行优化,以提高BP神经网络的收敛速度和预测精度。然后,利用优化后的BP神经网络对时序数据进行回归预测。实验结果表明,与传统的BP神经网络相比,基于GWO-BP灰狼算法的预测方法在时序回归预测中具有更好的性能和收敛速度。 关键词:GWO-BP灰狼算法;时序回归预测;BP神经网络;优...
与传统的BP神经网络相比,优化后的模型在预测准确性和泛化能力上都有所提升。这表明灰狼算法可以有效地改善BP神经网络的性能,提高其在时间序列预测中的应用价值。 总的来说,本研究为基于灰狼算法优化BP神经网络实现温度数据预测提供了一种新的思路和方法。未来,我们将进一步探索灰狼算法在其他神经网络模型和时间序列预测...
根据灰狼个体的位置更新BP神经网络的权重和阈值。 通过多次迭代更新,直到达到预定的停止准则,如达到最大迭代次数或分类预测准确率满足要求。 通过以上步骤,基于灰狼优化算法的BP神经网络可以得到优化后的权重和阈值,从而提高其在数据分类预测中的性能。 实验证明,基于灰狼优化算法的BP神经网络在数据分类预测中具有较好的性...
算法存在以下问题:①RSSI信号的波动性对距离的估计会造成很大的影响,使得RSSI与距离值之间存在很强的非线性关系;②传统的路径损耗测距模型过于依赖环境参数,且其测距精度不高;③基于神经网络的非线性回归模型构建的测距算法具有较好的测距...
没发论文的注意啦!重磅更新!GWO-BP-AdaBoost预测!灰狼优化、人工神经网络与AdaBoost集成学习算法预测研究(Matlab代码实现), 视频播放量 2、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公众号
GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多维回归预测模型的流程如下: (1) 初始化灰狼群体,包括灰狼的位置和速度等信息,以及BP神经网络的权值和偏置; (2) 计算灰狼群体中每一只灰狼的目标函数值,即BP神经网络的均方误差; (3) 根据每一只灰狼的目标函数值,更新灰狼的位置和速度,以及BP神经网络的权值和偏置; ...
GWO灰狼优化算法优化BP神经网络(GWO-BPNN)回归预测MATLAB代码(有优化前后的对比) 代码注释清楚。 main为运行主程序,可以读取本地EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (以电厂运行数据为例) 温馨提示:联系请考虑是否需要,程序代码商品,一经售出,概不退换。 ID:8345664865169036...
1.基于GWO-BP神经网络算法的WFGD系统在线优化2.基于改进GWO-BP神经网络模型的箱涵沉降预测3.基于GWO-BP神经网络的电池SOC预测方法研究4.基于GWO-BP神经网络及粮食压缩实验对粮食孔隙率的预测5.基于EMD分解和改进GWO-BP神经网络的滑坡位移预测 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...