灰狼优化算法(GWO)是一种基于自然界灰狼社会行为的启发式优化算法,它模拟了灰狼群体的社会行为和层级结构,用于解决优化问题。而BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,用于进行分类和预测任务。 在多维分类预测问题中,通常需要对大量的输入数据进行分类,并进行预测。然而,传统的BP神经网络在处理大规模数据时存在训练速...
欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 > ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述摘要:BP神经网络在多维回归预测中应用广泛,但是其存在着训练速度慢、…
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...
在基于灰狼优化算法优化BP神经网络的数据分类预测中,首先需要构建BP神经网络模型。BP神经网络是一种前向反馈的人工神经网络,通过多个神经元之间的连接和权重调整,实现对输入数据的分类预测。然后,利用灰狼优化算法来优化BP神经网络的权重和阈值,以提高其分类预测准确率。 具体而言,基于灰狼优化算法的BP神经网络优化过程可以...
在本研究中,我们将灰狼算法应用于优化BP神经网络的权值和阈值,以提高其在温度数据预测中的准确性和泛化能力。我们首先收集了大量的温度数据,并将其分为训练集和测试集。然后,我们设计了一个包含输入层、隐藏层和输出层的BP神经网络模型,并使用灰狼算法来优化其参数。
结果表明,基于路径损耗模型(PLM)测距的均方根误差(RMSE)分别为2.218、2.059 m,传统BP神经网络测距算法的RMSE分别为1.541、1.551 m,基于GA算法优化BP神经网络测距算法的RMSE分别为1.269、1.201 m,本文提出的GWO-BP神经网络测距算法的RMSE...
基于GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络多维回归预测(Matlab代码实现) 荔枝科研社 154 0 基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法(Matlab代码实现) 荔枝科研社 2849 0 基于遗传算法优化BP神经网络的光伏出力预测研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 354 0 BP-AdaBoost算法研究(Matlab代码实现) 荔...
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©...
1.一种基于GWO-BP神经网络检测钓鱼网页的方法,其特征在于,获取待测网页的URL的特征并分为显性特征和隐形特征;用GWO算法改进的BP神经网络分类器对隐性特征进行检测,并输出结果R S ;待测网页的URL的评估计算公式如下: 其中,D为待测网站的显性特征,且D=(D 1 ,D 2 ...D i ); 分别分配显性特征和显性特征50...