MATLAB实现PSO-DNN粒子群算法优化深度神经网络的数据多输入单输出回归预测(Matlab完整程序和数据) 输入7个特征,输出1个,即多输入单输出; 运行环境Matlab2018及以上,运行主程序main即可,其余为函数文件无需运行,所有程序放在一个文件夹,data为数据集; 命令窗口输出RMSE、MAE、R2、MAPE。 模型描述 粒子群算法(Particle ...
1.摘要 深度神经网络(DNN)在各种任务中取得了前所未有的成功,但是,这些模型性能直接取决于它们的超参数的设置。在实践中,优化超参数仍是设计深度神经网络的一大障碍。在这项工作中,我们建议使用粒子群优化算法(PSO)来选择和优化模型参数。在MNIST数据集上的实验结果显示:通过PSO优化的CNN模型可以得到不错的分类精度,...
基于PSO-DNN神经网络的煤制甲醇合成过程建模
基于PSO-DNN算法的风电功率预测分析软件是由西安西电电力系统有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1727248,属于分类,想要查询更多关于基于PSO-DNN算法的风电功率预测分析软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
PSO—DNN网络结构。以核主元分析(KPCA)方法为前件,结合改进的Elman神经网络,构成动态神经网络(DNN) 模型,并针对此模型的不足,引入粒子群算法(PSO)进行优化。仿真结果表明:基于PSO—DNN神经网络的 粗甲醇转化率预测模型不仅具备动态适应能力,而且具有预测精度高、收敛速度快、泛化能力强等特点,能够 ...
Aiming at the problems of low accuracy and low efficiency of ammonia prediction in broiler chambers, a prediction model based on particle swarm optimization (PSO) optimized deep neural network (DNN) was proposed. It can realize early warning of ammonia concentration and regulate the quality of...
Zheng等人[9]提出了一种基于深度神经网络(DNN)的深度强化学习(DRL)模型,数值结果表明,基于DRL的在线卸载算法适用于快衰落的WP-MEC网络。Hu等人[10]提出了一种基于深度强化学习的算法,仿真结果验证了所提出的DDPG-D3QN算法比现有方法具有更好的稳定性和更快的收敛速度,并且平均系统服务成本明显降低。本文考虑了多服务...
在机器学习中,离散化(Discretization)和特征选择(Feature Selection,FS)是预处理数据的重要技术,提高了算法在高维数据上的性能。由于许多FS方法需要离散数据,所以通常的做法是在FS之前对数据进行离散化。此外,为了提高效率,特征通常单独(或单变量)离散。这种方案的原理是基于假定每个特征都是独立的,但是当特征之间存在交互...
hybrid PSO-WPA optimization of software defects on DNN 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 Screenshot_2024-04-17-16-48-47-174_com.chaoxing.mobile.jpg 2025-04-05 01:33:11 积分:1 遗憾- Love-Feel Sorry 2025-04-05 02:18:27 积分:1 ...
组合算法,BP网络,分类任务。 还可用于GRU ELM KELM DNN PNN LSTM等模型,其他需求可点右下角～ ,核心关键词:遗传算法; 粒子群算法; 组合算法优化; BP网络; 分类任务; GAPSO-BP; GRU; ELM; KELM; DNN; PNN; LSTM。,"遗传粒子群混合算法优化BP网络分类任务" ...