PSO-BP神经网络是一种结合了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和反向传播(Back Propagation,简称BP)神经网络的优化算法。该算法通过PSO的全局搜索能力找到最优解,再利用BP神经网络对问题进行精细调整,从而得到更精确的结果。PSO-BP神经网络模型中的参数主要包括粒子群个数、惯性权重、学习因子等。这些参数...
基于粒子群PSO改进的BP神经网络模型 粒子群算法pbest 一、算法概述 粒子群优化(PSO,particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子...
利用MATLAB搭建神经网络学习框架对这一过程进行在线训练,提取出输入层及隐含层的权值及阈值,将这些训练好的参数以浮点数数组的形式存入ARM中。接下来就是在ARM中应用神经网络算法对人体穴位位置进行预测,这一部分是将数据输入给一个已知结构的神经网络,然后对网络的前向过程进行求解。 简化后过程包含归一化处理、神经元...
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...
以齿轮箱特征参数为输入、故障编码为输出,建立PSO优化BP神经网络并仿真。 5.1 PSO-BP神经网络建立 网络建立分为6步,流程如图7所示:(1)定义PSO-BP神经网络模型的输入输出,首选单隐层BP神经网络进行PSO优化;(2)将输入参数进行归一化预处理,使各个参数处于[-1,1]的区间内;(3)初始化粒子群PSO算法,优化的参数为BP...
PSO-BP神经网络 介绍 神经网络是一种计算模型,模拟了人脑神经元之间的连接和信息传递过程。BP(Back Propagation)神经网络是一种常用的神经网络模型,通过反向传播算法来训练和优化网络权重。然而,传统BP算法容易陷入局部最优解,训练效果不佳。 为了解决传统BP算法的问题,研究者们提出了基于粒子群优化(Particle Swarm Opti...
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...
2. BP神经网络模型:建立基础的BP神经网络模型,该模型可以接受多维输入,并输出相应的预测结果。BP神经网络可以用于捕捉数据中的非线性关系和动态变化。 3. 粒子群优化算法(PSO):将PSO算法与BP神经网络结合,以优化神经网络的权重和偏置。PSO算法可以帮助BP网络更快地收敛到全局最优解,提高预测精度。
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。
2.3 PSO-BP神经网络模型 PSO-BP神经网络模型将PSO算法与BP算法相结合,以改善传统BP神经网络模型在局部最优解问题上的表现。在PSO-BP模型中,每个粒子代表一组权值和阈值,每个粒子的位置和速度分别对应神经网络中的连接权值和阈值。通过PSO算法的迭代和更新,可以在神经网络模型中找到最优的权值集合,从而提高预测准确性...