1,Matlab打开Test_PSO_Stand.m文件 2,可以修改种群粒子总数以及迭代总次数(不建议修改粒子维度,因为这里是用粒子群算法去做一个BP网络参数寻优,该网络的隐藏层有4个神经元,一个输出神经元。) 3、运行后,可以执行ShowAllResult查看粒子群中每个粒子的曲线拟合结果。 三、代码 1.适应度函数 % AdaptFunc_BP.m % ...
for i = 1:particle_num % 根据当前的参数更新 BP 神经网络 net = setwb(net, reshape(position(i, 1:hidden_num*(input_num+output_num)), hidden_num, input_num+output_num)); output = net(input_data'); mse = mean((output' - output_data).^2); % 均方误差 if mse < pbest_value(i...
PSO-BP神经网络代码 bp神经网络validation checks Matlab版本:Matlab 2014a 1 问题描述 bp网络设置如下 net = newff(all_tra, all_bar, 9, {'tansig','purelin'}, 'trainbfg'); net = init(net); net.trainParam.goal=0.0001; %设置相应的参数 net.trainParam.show=50; net.trainParam.mc=0.9; net.trai...
(PSO-BP)结合粒子群的神经网络算法以及matlab实现 原理: 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...
基于PSO优化BP神经网络PID控制器matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元P、积分单元I和微分单元D组成。通过Kp,Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。
PSO-BP粒子群算法是一种结合了粒子群优化算法和BP神经网络的算法,它可以用于优化BP网络的权重和偏置,从而提高BP网络的预测性能。 在多维回归预测问题中,PSO-BP算法可以通过以下步骤进行优化: 1. 初始化粒子群的位置和速度,每个粒子代表了一个BP网络的权重和偏置。 2. 计算每个粒子的适应度,即使用BP网络对训练数据...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。...
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...
基于PSO优化BP神经网络PID控制器matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 PID控制器(比例-积分-微分控制器),由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。通过Kp, Ki和Kd三个参数的设定。PID控制器主要适用于基本线性和动态特性不随时间变化的系统。
functionpsobp%BPneuralnetworktrainedbyPSOalgorithm%CopyrightbyDengDa-Peng@2005%Email:rexdeng@163%Youcanchangeanddistributethiscodefreelyforacademicusage%BusinessusageisstrictlyprohibitedclcclearallAllSamIn=...;%AddyourallinputdataAllSamOut-...;%Addyouralloutputdata%Pre-processingdatawithpremnmx,youcanuse...