事实上,你从所有可以找到的资料里看到的LM算法的说明,都可以找到类似于“如果目标函数值增大,则调整某系数再继续求解;如果目标函数值减小,则调整某系数再继续求解”的迭代过程,这种过程与上面所说的信赖域法是非常相似的,所以说LM算法是一种信赖域法。 LM算法需要对每一个待估参数求偏导,所以,如果你的拟合函数 f 非常复杂,或者待估
本发明公开了一种基于LMBP神经网络温度补偿算法,包括以下步骤:包括以下步骤:S1、训练数据:设计高低两个类别的LMBP神经网络温度补偿算法,并进行训练;S2、样本数据预处理:进行数据处理,将预测值转换为对应的流量值;S3、网格参数设计:选定网络训练函数,并校正网络权值和阈;S4、确定隐含层节点个数N拟定为5‑14。本...
拓扑结构如上图:输入层(input),隐藏层(hide layer),输出层(output) BP网络的优势就是能学习和储存大量的输入输出的关系,而不用事先指出这种数学关系。那么它是如何学习的? BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系,常用S型函数δ来当作激活函数。 我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法: 1、...
采用归一化最小均方误差准则的LM-BP算法 郝欢陈亮张翼鹏,解放军理工大学通信工程学院,江苏南京(210007) 摘要,传统神经网络通常以最小均方误差(LMS)或最小二乘,(LS)为收敛准则,而在自适应均衡等一些应用中,使用归一化最小均方误差(NLMS)准则可以使神经网络性能更加优越。本文在NLMS准则基础上,提出了一种以Levenberg-...
基于LM-BP神经网络的GPS高程拟合算法研究
基于随机遗传算法的LM-BP模型的氨氮预测
LM算法(Levenberg-Marquardt Algorithm)是一种非线性最小二乘法,可以用于求解BP神经网络的优化问题。它通过牛顿法的思想,结合梯度下降和高斯-牛顿法,在保证收敛性的同时提高了计算效率。 具体步骤如下: 初始化连接权重和偏置。 计算网络的输出。 计算网络输出和期望输出之间的误差。
BP神经网络LM算法是将BP算法和Levenberg-Marquardt算法相结合的一种优化算法。它利用Levenberg-Marquardt算法的快速收敛特性,提高了BP算法在非线性问题上的性能。具体来说,BP神经网络LM算法在每次迭代时,先使用BP算法计算梯度,然后根据误差和阻尼因子来调整权重和偏置。
,nguyen-widrow初始化算法,黄金分割法,lm-bp算法,隐层优化,bp神经网络,径流预测 Full-Text Cite this paper Add to My Lib Abstract: ?为改善常规bp神经网络的性能,根据nguyen-widrow初始化规则对网络层的权值和阈值进行了初始化,利用黄金分割法对隐层节点数所在区间进行了寻优,并采用levenberg-marquardt优化...
基于LM-BP算法的成熟林资产评估模型