(1)数据归一化,建立BP神经网络,确定拓扑结构并初始化网络的权值和阈值; (2)初始化PSO参数,最大迭代次数、种群大小、个体学习因子、社会学习因子、惯性权重等参数; (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...
使用反向传播算法来训练神经网络模型,通过不断调整权重和偏置来最小化损失函数。 重复步骤2至步骤5,直至达到停止条件或者达到最大迭代次数。 通过结合粒子群优化算法和反向传播算法,PSO_BP 神经网络回归预测算法能够有效地提高神经网络模型的拟合能力和泛化能力,从而在回归预测问题中取得更好的性能表现。 另外,PSO_BP神...
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....
7.3 混淆矩阵 从上图可以看出,实际为0预测不为0的 有12个样本;实际为1预测不为1的 有23个样本;实际为2预测不为2的 有11个样本,整体预测准确率良好。 8.结论与展望 综上所述,本项目采用了PSO粒子群算法寻找循环神经网络LSTM算法的最优参数值来构建分类模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日...
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...
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,
PSO-BP神经网络回归预测(多输入多输出)算法是一种结合粒子群优化算法(PSO)和反向传播(BP)神经网络的混合算法。该算法的原理如下: 数据预处理:在进行PSO-BP神经网络回归预测之前,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。 初始化神经网络:首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。神经网络可以...
基于PSO-BP神经网络的纱线质量预测熊经纬杨建国徐兰
基于粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测 粒子群优化算法pso,粒子群优化算法1、概念2、基本思想3、流程4、代码5、参数变换测试6、结论1、概念粒子群优化算法(PSO:Particleswarmoptimization)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)。源于对鸟群捕食的行为