# create a network with two input, two hidden, and one output nodes n = CBPNNClass(2, 2, 1) # train it with some patterns n.train(pat) # test it n.test(pat) if __name__ == '__main__': demo() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. ...
BPNN通过不断调整网络中的权重和阈值,以最小化实际输出与期望输出之间的误差,从而实现回归预测任务。 接下来是KLEM算法,它是一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine)的回归预测算法。KLEM通过构建一个非线性映射函数来将输入数据映射到高维空间,并通过最小化误差函数来确定最佳的超平面,从而...
下面是使用Python实现PSO优化BP算法的代码：```python import numpy as np import random # 定义BP神经网络类 class BPNN:def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.W1 = np.random....
PSO粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)回归预测MATLAB代码(有优化前后的对比) 代码注释清楚。 main为运行主程序,可以读取本地EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (以电厂运行数据为例) 温馨提示:联系请考虑是否需要,程序代码商品,一经售出,概不退换。 ID:8645664447964372...
Secondly, based on the back-propagation neural network(BPNN) algorithm, the gradient optimization process of the BPNN algorithm is improved by using the single exponential smoothing(SES) method. In the third step, particle swarm optimization(PSO) is used to optimize the main hyper-paramete...
基于PSO算法的优化方法可以通过在BP神经网络的训练过程中,利用粒子群优化算法来调整网络中的权重和偏置,从而实现网络模型的优化。 下面是一个基于PSO粒子群优化的BP神经网络的示例代码: # 引入所需的库importnumpyasnp# 定义神经网络类classBPNN:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):self.input_...
将算法简化程序写进STM32F4中,向定位系统输入一组大柕穴的坐标(X轴:24 mm,Y轴:24 mm)然后在LCD液晶屏上记录下预测结果,同样采用相对误差作为衡量指标,如表2所示。 从表2中可以看出预测的绝对误差没有超过15 mm,但是相对于MATLAB给出的预测结果(表1)准确性下降了。原因是从MATLAB中导出参数以浮点数形式存入ARM...
通过PSO粒子群算法求最大最小值,可直接运行。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟,粒子仅具有两个属性:速度和位置,速度代表移动的快慢,位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群
在表面粗糙度的研究中,利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)来优化反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)是一种有效的方法,旨在提高模型预测的准确性和效率。以下是一个基于这一思路的研究框架和步骤: 1. 问题定义与数据收集 ...
针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的PSO-BPNN软测量模型.鉴于标准BP神经网络收敛太慢的缺点,运用PSO算法来优化网络权值,在此基础上,以饲料用β-甘露聚糖酶为对象,建立其基于PSO-BPNN的发酵过程产物浓度状态预估模型.发酵罐控制结果表明:该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现...