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...
不难看出, G-N优化通过在\bold x附近进行近似二阶泰勒展开来简化计算,这也决定了\Delta \bold x只在\bold x附近才有较高的置信度,我们很自然地想到应该给\Delta \bold x添加一个信赖区域(Trust Region) ,不让∆x过大,于是就产生了L-M优化算法。 L-M优化通过在增量方程中增加一个动态拉格朗日乘子\lambda...
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...
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...
网络在边坡损伤识别中存在的问题,首先利用遗传算法(GA)克服BP网络易陷入局部极小的不 足,然后利用Levenberg—Marquardt(L-M)算法在解空间里对BP神经网络进行精调,搜索出最优 解.结合优化后的GA-BP模型以及有限元计算结果,提取边坡损伤前后的频率值来实现损伤位置 ...
L—M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用
TODO 参考 https://blog.csdn.net/qq_37568167/article/details/105972628 《高斯牛顿法(GN)和列文伯格-马夸特算法(LM)》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534 《梯度下降法》 https://
基于L-M算法优化BP神经网络的储粮害虫分类识别研究
算法2019-03-18 上传大小:1102B 所需:50积分/C币 【数学建模】BP神经网络贝叶斯正则化算法 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中,我们采用两种训练方法,即 L-M 优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr),用以训练 BP 网络,使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。其中,样本数据可以...
L-M优化算法在爆破振动参数预测中的应用 获取原文 AI论文写作 >> 开具论文收录证明 >> 页面导航 摘要 著录项 相似文献 相关主题 摘要 当前,以振动峰值作为单一爆破振动安全指标的回归经验公式,在国内外爆破工程界得到广泛应用.但由于爆破机理和爆破介质环境复杂,影响因素诸多,很难用一个经验公式把这些因素都...