(3)初始化PSO的种群位置,根据BP神经网络结构,计算出需要优化的变量元素个数; (4)PSO优化,适应度函数设置为BP网络预测的均方误差,循环PSO优化过程,不断更新最优粒子的位置直至最大迭代次数,终止PSO算法; (5)PSO算法优化后的最优权值阈值参数赋予BP神经网络,即输出最优的PSO-BP模型,利用PSO-BP进行训练和预测并与...
1.PSO-BP粒子群优化神经网络+NSGAII多目标优化算法,工艺参数优化、工程设计优化!(Matlab完整源码和数据) 在构建PSO-BP神经网络模型时,首先需要设计神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的节点数。输入层节点数通常由输入数据的维度决定,输出层节点数由待解决的问题类型决定。隐藏层节点数的选择则较为复杂,需要...
当然,由于优化算法与神经网络本身的随机性,多次运行后结果可能会有所不同,这也是正常现象。 最后,命令行窗口也会显示误差与敏感性系数,非常清晰: PSO-BP分类模型效果也是类似,如下图所示,只不过回归预测效果图变成了分类效果图和混淆矩阵: 以上所有图片,一键运行main即可全部出图(回归模型和分类模型均包括),非常清晰...
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...
BP神经网络作为目前运用最广泛的神经网络模型之一,具有结构简单、较强的非线性映射能力、良好的自学习能力、可高精度逼近任意函数等优点。BP神经网络算法采用梯度下降算法,从训练数据中开展学习,以输出误差平方最小为目标,采用误差反向传播,以训练网络节点权值和偏置值。当BP神经网络的结构(层数、每层节点个数)较复杂时...
一、PSO-BP神经网络原理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...
PSO-BP粒子群算法优化神经网络回归预测模型matlab代码1、可直接替换数据集即可、有对比图2、误差分析包含MSE RMSE R方 MAE MBE MAPE(附带优化前后误差分析值代码)3、多种出图 有对比图含注释, 视频播放量 170、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 6、转发人数 1,
改进的pso-bp神经网络预测模型,用于多输入多输出的预测控制 资源文件列表 pso/Code.m,420pso/Cross.m,1560pso/Decode.m,1158pso/Genetic.asv,4398pso/Genetic.m,4399pso/HN.fig,1574pso/Mutation.m,1602pso/PSO.asv,2581pso/PSO.m,5892pso/Select.m,853pso/Untitled2.asv,2pso/Untitled2.m,2360pso/data....
1 PSO-BP模型的建立 1.1 BP神经网络基本原理 BP(Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法,全称为基于误差反向传播算法的人工神经网络,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息, 并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层,负责信息交换。根据信息变化能...
BP神经网络--基本模型 BP神经⽹络--基本模型 转⾃:,保存在此以学习。 BP 神经⽹络中的 BP 为 Back Propagation 的简写,最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的,Rumelhart 并在 Nature 上发表了⼀篇⾮常著名的⽂章 《Learning representations by back-propagating errors》 。随着...