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...
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...
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。此模型可用于日常产品的预测。
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,提高了算法的收敛速度和稳定性。 ⛄ 部分代码 %% warning(...
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...
预测针对赤潮爆发受多因素影响且影响因素间存在相关性的特性,提出了一种基于主成分分析改进的PSO-BP神经网络预测模型(PCA-PSO-BP).在充分利用原始观测信息的前提下,采用主成分分析消除变量间的相关性,从而减少网络输入节点数,简化网络模型,同时结合粒子群优化算法初始化网络初始权值和阈值,建立高精度PCA-PSO-BP神经...
1 PSO-BP神经网络在微波加热中的具体应用 1.1 粒子群算法优化BP神经网络 BP神经网络是一种3层或者3层以上的神经网络,包括输入层、输出层和隐含层。它的训练算法包括正向和反向传递两个过程。输入信息通过隐含层传递给输出层,将输出信号和预测信号做比较,若有误差,则采用误差反向传播方法,将误差信息沿原网络返回,从...
粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的智能优化算法。它通过模拟鸟群中个体之间的信息交流和合作行为,以寻找最优解。在应用于BP神经网络的数据分类预测中,粒子群优化算法可以用来优化BP神经网络的权重和阈值,从而提高其分类准确率。 具体而言,粒子群优化算法通过迭代更新粒子的位置和速度来搜索最优解。在每一次迭代中...
【PSOBP分类】粒子群算法优化BP神经网络分类预测+交叉验证 一、目录 1️⃣不能保证收敛到全局最小点、网络的结构不易确定 2️⃣网络的结构初始的权值和阈值的选择对网络训练影响很大 一、目录 1️⃣不能保证收敛到全局最小点、网络的结构不易确定 ...
理论结合代码python讲解实现BP神经网络 Nocturnal_xing 9166 3 09:09 【MATLAB】PSO粒子群优化LSTM(PSO_LSTM)的时间序列预测 Lwcah 793 0 20:05 025_基于粒子群优化算法优化BP神经网络(PSO-BP)的数据分类预测 Matlab实现过程 阿飞_Y 2.2万 11 18:37 【强烈推荐】多层BP和调参:BP神经网络预测功能拓展...