(3)初始化PSO的种群位置,根据BP神经网络结构,计算出需要优化的变量元素个数; (4)PSO优化,适应度函数设置为BP网络预测的均方误差,循环PSO优化过程,不断更新最优粒子的位置直至最大迭代次数,终止PSO算法; (5)PSO算法优化后的最优权值阈值参数赋予BP神经网络,即输出最优的PSO-BP模型,利用PSO-BP进行训练和预测并与...
基于粒子群PSO改进的BP神经网络模型 粒子群算法pbest 一、算法概述 粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子...
当然,由于优化算法与神经网络本身的随机性,多次运行后结果可能会有所不同,这也是正常现象。 最后,命令行窗口也会显示误差与敏感性系数,非常清晰: PSO-BP分类模型效果也是类似,如下图所示,只不过回归预测效果图变成了分类效果图和混淆矩阵: 以上所有图片,一键运行main即可全部出图(回归模型和分类模型均包括),非常清晰...
当BP神经网络的结构(层数、每层节点个数)较复杂时,这一算法会表现出学习速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差等不足。另一个广泛使用的机器学习算法为粒子群优化算法,这类算法通过群体智能开展学习,具有较好的全局寻优能力。提出基于粒子群优化的BP神经网络算法,将粒子群优化算法引入BP神经网络模型中,以加快传统BP神...
一、PSO-BP神经网络原理PSO-BP神经网络是一种结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和反向传播(Back Propagation,简称BP)神经网络的优化算法。该算法通过PSO的全局搜索能力找到最优解,再利用BP神经网络对问题进行精细调整,从而得到更精确的结果。PSO-BP神经网络模型中的参数主要包括粒子群个数、惯性...
PSO-BP粒子群算法优化神经网络回归预测模型matlab代码1、可直接替换数据集即可、有对比图2、误差分析包含MSE RMSE R方 MAE MBE MAPE(附带优化前后误差分析值代码)3、多种出图 有对比图含注释, 视频播放量 170、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 6、转发人数 1,
改进的pso-bp神经网络预测模型,用于多输入多输出的预测控制 资源文件列表 pso/Code.m,420pso/Cross.m,1560pso/Decode.m,1158pso/Genetic.asv,4398pso/Genetic.m,4399pso/HN.fig,1574pso/Mutation.m,1602pso/PSO.asv,2581pso/PSO.m,5892pso/Select.m,853pso/Untitled2.asv,2pso/Untitled2.m,2360pso/data....
摘要:为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度,利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为输入参数,混凝土抗压强度值作为输出参数,不仅可以克服BP算法收敛速度慢和易陷入局部极...
基于Matlab对粒子群优化BP神经网络的预测模型的代码和原理进行讲解,并对效果进行展示,同时带大家手把手进行代码修改,将代码改成自适应的代码,只需将大家所需的数据的名字改进代码中,代码就可以自己运行,自行读取输入层、隐含层、输出层的网络节点个数,自行读取训练集的个数(数据集总数的5/6)‘测试集个数和数据集...
PSO(粒子群群算法):可以在全局范围内进行大致搜索,得到一个初始解,以便BP接力 BP(神经网络):梯度搜素,细化能力强,可以进行更仔细的搜索。 数据:对该函数((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x','x')[-5,5]进行采样,得到30组训练数据,拟合该网络。