matlab中l-m优化算法 L-M(Levenberg-Marquardt)算法是一种非线性最小二乘优化算法,用于解决非线性最小化问题。该算法结合了最速下降法和高斯-牛顿法的优点,能够在搜索过程中动态调整步长,从而更快地收敛到最优解。 L-M算法的基本思想是通过不断迭代调整参数,使得目标函数的值不断减小,直至达到局部最优解。在每...
LM算法是一种非线性最小二乘优化算法,用于求解无约束或约束的非线性优化问题。它结合了高斯牛顿法和梯度下降法的优点,旨在有效地处理非线性优化问题。LM算法通过迭代的方式,不断调整参数,以使目标函数的误差逐渐降低,从而达到优化的目的。 二、LM算法的工作原理是什么? 1.初始化参数:首先,需要初始化待优化的参数向...
Levenberg-Marquadt(L-M)优化是高斯-牛顿优化(Gauss-Newton, G-N)的延申,本文先从G-N优化讲起。 G-N优化(L-M优化同此)常用于解决如下形式的优化问题: minx12||f(x)||22--- 式(1) 其中,x是优化变量,f(x)表示目标函数。 f(x)非严格地相当于f(x)≡[e1(x)e2(x)⋮eK(x)],其中ek(x)为列...
在分析变压器内部散热过程及其热特性行为的基础上,考虑日照、风速等环境因素对油浸式变压器的参数带来的影响,根据实验数据,利用神经网络进行建模预测,对网络的结构、算法的改进优化等问题进行了研究。通过与实际测量值和导则计算值相比较,结果表明,L-M算法优化的神经网络算法比导则算法更接近实际测量值。 关键词: 变压器...
L-M算法利用了近似的二阶导数信息,所需的迭代时间较少,收敛速度快,避免陷入局部最小值[7]。本文通过建立溶解氧浓度的BP神经网络预测模型,并利用L-M算法对传统神经网络预测控制的滚动优化部分进行改进,使系统能够更准确的获取最优控制增量,通过Matlab实验仿真,结果表明本文所提出的方法在溶解氧溶度控制中行之有效,...
L—M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用
在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义.提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法.对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱做为刀具磨损的特征向量,利用神经网络在线预测...
提出基于L-M优化算法 BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法。对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特 征向量矩阵;对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱做为刀具磨损的特征向量,利用神经网络在线 预测刀具磨损量。试验结果表明:预测结果能准确地跟踪实际的刀具磨损曲线,...
基于L-M神经网络优化算法的池塘水色判别系统的初步建立.pdf,19 《油业现代化2010 年第37 卷第5 期 基于 L-M 神经网络优化算法的 池塘水色判别系统的初步建立 王海英1 ,曹晶2 ,谢骏1 ,王广军1 ,胡朝莹l (I中国水产科学研究院珠江水产研究所,广州 510380; 2 广东技术师范
L-M优化BP算法在短期负荷预测中的应用 代小红,王光利 - 《计算机科学》 - 2011 - 被引量: 5 Application of L-M Optimized BP Algorithm in Short-term Power Load ForecastL-M优化BP算法在短期负荷预测中的应用 DAI Xiaohong,WANG Guangli,代小红...