PSO-BP神经网络是将PSO算法和BP神经网络相结合的一种神经网络优化方法。它利用PSO算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,共同寻找问题的最优解。PSO-BP神经网络的主要步骤包括: 初始化:为每个粒子赋予初始权值和偏置,为BP神经网络设置初始权值和偏置。 PSO优化:利用PSO算法优化BP神经网络的权值和偏置。 BP优...
%PSO_Stand.m %PSO标准算法 其中w c1 c2 a可以改变 %包含初始化函数 迭代函数 还有总体的PSO算法函数 function [Result,OnLine,OffLine,MinMaxMeanAdapt,OptResult]=PSO_Stand(SwarmSize,ParticleSize,ParticleScope,IsStep,IsDraw,LoopCount,IsPlot) %function [Result,OnLine,OffLine,MinMaxMeanAdapt]=PSO_Stand(S...
但是传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适...
6.构建PSO粒子群优化循环神经网络LSTM分类模型 主要使用PSO粒子群算法优化LSTM算法,用于目标分类。 6.1 算法介绍 说明:PSO算法介绍来源于网络,供参考,需要更多算法原理,请自行查找资料。 (1)基本思想: PSO是由Eberhart 和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法,是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的随机搜索算法。
将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用改进的PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解。基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制稳定度。
将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用改进的PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解。基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制稳定度。
下面将使用sk包的PSO来优化BP神经网络。 1.load library importnumpyasnpfromsko.PSOimportPSOimportmatplotlib.pyplotasplt 2.Define the activation function and its derivative def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): ...
下面将使用sk包的PSO来优化BP神经网络。 1. 加载包 importnumpyasnpfromsko.PSOimportPSOimportmatplotlib.pyplotasplt 2.定义激活函数 importnumpyasnpfromsko.PSOimportPSOimportmatplotlib.pyplotasplt 3.定义BP神经网络 classBP_Neural_Network:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):self.input_...
以下是一个用 MATLAB 实现的基本粒子群优化(PSO)和 BP 神经网络的分类器。这个例子是假设有四个输入变量,两个输出变量,训练数据包含 m 个样本,每个样本包含四个输入变量和两个输出变量。备注都有详细说明。 ``` % --- % 初始化参数 % --- % 设定神经网络的参数...
前言:最近接触到一些神经网络的东西,看到很多人使用PSO(粒子群优化算法)优化BP神经网络中的权值和偏置,经过一段时间的研究,写了一些代码,能够跑通,嫌弃速度慢的可以改一下训练次数或者适应度函数。 在我的理解里,PSO优化BP的初始权值w和偏置b,有点像数据迁徙,等于用粒子去尝试作为网络的参数,然后训练网络的阈值,所...