(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优化前的BP网络进行对比分析。 三、源代码获取 四、关键代码 %% 建立BP模型 net=newff(inputn,outputn,hiddennum_best,{'tansig','purelin'},'trainlm'); % 设置BP参数 net.trainParam.epochs=1000;...
1.【锂电池SOH预测】PSO-BP锂电池健康状态预测,锂电池SOH预测(Matlab完整源码和数据) 2.数据集:NASA数据集,已经处理好,B0005电池训练、测试; 3.环境准备:Matlab2023b,可读性强; 4.模型描述:PSO-BP粒子…
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...
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【Matlab智能算法】PSO优化(双隐层)BP神经网络算法 1.优化思路 BP神经网络的隐藏节点通常由重复的前向传递和反向传播的方式来决定,通过修改或构造训练方式改隐藏的节点数,相应的初始权重和偏置也会随之变化,从而影响网络的收敛和学习效率。为了减少权重和偏置对模型的影响,采用粒子群算法对BP神经网络模型的权重和偏置进...
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。
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。
1.Matlab实现PSO-BP-Adaboost基于粒子群算法优化BP神经网络结合Adaboost思想的分类预测模型(完整源码和数据)基于Adaboost思想集成多个BP弱学习器进行组合,并利用粒子群优化算法对BP的初始权重与阈值进行自动寻优,避免人工调参。算法新颖. 2.数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类; ...
MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测。由于BP神经网络在应用过程中初始权值和阈值随机选取,容易出现局部收敛极小点,从而降低拟合效果,为了解决这个问题,采用PSO优化BP神经网络(PSO-BP)算法的初始权值和阈值,解决局部极小点问题,提高BP神经网络算法的预测精度。在PSO中,整个搜索空间的维数D。