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...
BP神经网络的拓扑结构包括输入层(input)、隐含层(hide layer)和输出层(output layer),如图1所示,最终系统想要达到的效果是输入已知的某穴位坐标值(X坐标,Y坐标),然后预测出其他3个穴位的坐标值。 系统设计的BP神经网络结构采用可以预测几乎所有的非线性函数的三层拓扑结构,输入层神经元为2,输出层神经元为6。对于隐...
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...
PSO_BP神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和反向传播算法(Back Propagation, BP)的神经网络回归预测算法。该算法主要用于解决回归问题,即通过训练神经网络模型来预测连续型输出变量。 PSO_BP算法的基本思想是通过粒子群优化算法来优化神经网络的权重和偏置,以提高神经网络的...
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...
智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 ⛄ 内容介绍 针对传统BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出一种基于改进的PSO来优化BP神经网络的方法。实验结果表明,该方法较好地解决了传统BP神经网络易陷入局部极小值的问题,提高了算法...
提出利用MIV-PSO-BP神经网络预测用户热负荷.MIV-PSO-BP神经网络基于BP神经网络,利用PSO算法优化神经网络初始参数,采取MIV算法筛选与输出变量相关程度最大的输入变量.以绝对误差,均方根误差作为指标,评价MIV-PSO-BP神经网络的预测效果.结合箱线图,比较BP神经网络,MIV-PSO-BP神经网络的预测相对误差分散程度与异常点数量...
基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的多输出(3)数据回归预测(PSO-BP)基于MATLAB环境替换自己的数据即可#BP神经网络 #粒子群算法 #多输出数据回归预测 #毕业论文 #数据分析 - 抹茶味软多多于20240522发布在抖音,已经收获了20个喜欢,来抖音,记录美好生活!
在粒子群算法的迭代过程中,每个粒子根据自身的历史最优解和群体最优解来更新其位置和速度。通过不断迭代更新,粒子群算法可以逐渐搜索到全局最优解,从而得到优化后的BP神经网络。 为了验证本文方法的有效性,我们选择了一个实际的回归预测问题进行实验。实验结果表明,通过粒子群算法优化的BP神经网络在多输入多输出的回归...
本研究提出了一种基于PCA决策的PSO-BP模型来预测铁水产量,首先利用主成分分析对原始数据集进行降维,即去除冗余数据,随后建立粒子群算法优化的BP神经网络训练预测模型,最后采用平均绝对值误差(EMA)、均方根误差(ERMS)和平均绝对百分比误差(EMAP)来评估模型性能。