完整程序和数据获取方式:私信博主回复BP神经网络预测结合NSGAII多目标优化(Matlab)。
4.main1.m为BP神经网络主程序文件、main2.m为NSGAII多目标优化算法主程序文件,依次运行即可,其余为函数文件,无需运行。 5.命令窗口输出R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等评价指标,输出预测对比图、误差分析图、多目标优化算法求解Pareto解集图,可在下载区获取数据和程序内容。 6.适合工艺参数优化、工程设计优化等最优特...
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1.PSO-BP粒子群优化神经网络+NSGAII多目标优化算法,工艺参数优化、工程设计优化!(Matlab完整源码和数据) 在构建PSO-BP神经网络模型时,首先需要设计神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的节点数。输入层节点数通常由输入数据的维度决定,输出层节点数由待解决的问题类型决定。隐藏层节点数的选择则较为复杂,需要...
横置板簧Sobol敏感度分析为了匹配汽车簧载质量和悬架刚度,文章建立整车悬架系统振动模型,基于多目标优化理论,以车身加速度均方根值最小,车身侧倾角最小为2个优化目标,将非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-Ⅱ)和反向传播(back propagation,BP)神经网络结合进行多目标优化;根据车辆簧载...
在此基础上,建立了穿墙套管内屏蔽结构的多目标优化数学模型,结合RBF神经网络与NSGA-II混合算法对内屏蔽结构进行了优化设计,使套管内屏蔽各关键位置处电场强度(简称场强)均满足控制要求.研究表明:与自由网格划分相比,体旋转扫掠网格划分可使有限元模型生成的节点数量降低58.2%;墙体和均压环对套管复合外套有较好的屏蔽...
5687 1 1:49 App NSGAII遗传算法多目标优化(带约束)。右侧【展开】获取 381 -- 3:40 App pso算法优化bp网络的预测,遗传算法nsag2的多目标优化。右侧【展开】获取 2237 2 2:55 App 多目标遗传算法三目标优化。右侧【展开】获取 272 -- 2:04 App bp网络预测结合遗传算法单目标优化。右侧【展开】获取 ...
一种采用变学习率bp神经网络以及nsga-ii算法的热泵多目标优化控制方法,包括以下步骤: 步骤1、根据用户需求将输入输出变量输入进系统中 选择压缩机频率f、膨胀阀开度p、水泵频率n作为输入变量,系统cop和制热量qh或者二氧化碳释放量m和制热量qh作为输出变量,并对输入训练的样本数据作归一化处理,使其处于[0,1]之间,归...
为了匹配汽车簧载质量和悬架刚度,文章建立整车悬架系统振动模型,基于多目标优化理论,以车身加速度均方根值最小,车身侧倾角最小为2个优化目标,将非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NS-GA-Ⅱ)和反向传播(back propagation,BP)神经网络结合进行多目标优化;根据车辆簧载质量变化和性能偏好,对...
一种基于神经网络模型与nsga-ii遗传算法的射流泵多目标优化方法,其流程如图1所示,包括以下步骤:步骤1:获取射流泵设计参数,优化目标,约束条件。射流泵结构如图2所示。设计参数包含吸入室的收缩角α,扩散管的扩散角β,面积比m、流量比q。无量纲参数m和q计算公式:式中,a为流体喷嘴出口面积,q为体积流量,脚标w、s、...