最后BP神经网络的拓扑结构为2 —8—6;训练函数采用“taingdx”;隐含层和输出层选取的传递函数均为“tansig”;选择的训练次数为3 000;训练目标误差为0.000 1。 粒子群(PSO)算法用于网络训练可以对权值和阈值的选取进行优化,而不是盲目地给定初值,而且优化过的神经网络会防止神经网络陷入局部最优并提高精度。因此PSO...
本申请所提供的一种基于bp和pso的数据预测方法,s1:执行pso参数初始化操作,并利用训练样本集确定bp的网络结构;s2:将得到的pso参数代入所述网络结构,计算得到所述pso粒子群的全局最优值;s3:判断是否达到最大迭代次数或最优值误差是否小于预定误差;s4:若未达到所述最大迭代次数或所述最优值误差不小于所述预定误差,...
PSO算法最关键步骤是适应度函数和粒[9], 或者先线性减小, 然后[10]。 第二, 提出了收缩因子的方法[11], 这2 BP网络 (BP Network) BP网络的本质是一种映射关系, 即从输入空间到输出空间的映射关系。 BP网络由输入层, 隐藏层和输出层构成。 输入层主要将训练样本送入网络; 隐藏层和输出层主要对样本进行...
本文主要讲解:PSO粒子群优化-LSTM-优化神经网络神经元个数dropout和batch_size,目标为对沪深300价格进行预测 主要思路: PSO Parameters :粒子数量、搜索维度、所有粒子的位置和速度、个体经历的最佳位置和全局最佳位置、每个个体的历史最佳适应值 LSTM Parameters 神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、d...
Key words :PID control ;BP neural network ;PSO algorithm 0 引 言 PID 控制是最常用的工程过程控制方法,该方法将PID 偏差的比例㊁积分和微分组合成线性控制量,对被控对象进行有效的控制[1]㊂PID 控制器具有结构简单㊁实现容易㊁控制效果好,对模型误差具有鲁棒性等优点,广泛应用于轻工㊁冶金㊁电力和...
BP 网络的本质是一种映射关系，即从输入空间到输出空间的映射关系。BP 网络由输入层，隐藏层和输出层构成。输入层主要将训练样本送入网络；隐藏层和输出层主要对样本进行学习，网络训练样本所 BP 算法和PSO 算法在神经网络中的研究 田艳兵 青岛理工大学自动化工程学院，青岛 266520 E-mail: tianyanbing@qtech....
基于PSO和BP网络的LF炉钢水温度智能预测 , PP. 814-816 王安娜,陶子玉,姜茂发,田慧欣,张丽娜 Keywords: LF,精炼炉,钢水温度预测,BP神经网络,粒子群优化 Full-Text Cite this paper Add to My Lib Abstract: 研究将粒子群优化算法与BP神经网络相结合,建立新的钢水终点温度预报模型.确定加热功率、初始温度R精...
首先利用SBAS-InSAR技术获取得到研究区升降轨形变量,引入高分辨率影像等作为辅助识别,得到研究区地质灾害数据;然后,选取高程、坡度、升降形变速率等12个评价因子与是否为高危险区构建PSO-BP模型,对模型进行训练、验证并保存模型;利用保存好的...
1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) pso优化SVM过程: 识别率对比: 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 (完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频) x = rand(Num,D)/50; v = rand(Num,…
利用遗传算法GA和粒子群算法PSO优化算法,将BP神经网络训练集的MSE作为适应度函数,获取最优的权值和阈值在反向输入到BP神经网络里构建回归预测模型,同时能够打印出模型的多个评价指标,具体效果可以看图ID:3250669194443543