粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)是由Kennedy等人于1995年提出的一种经典的启发式算法。PSO受启发于对鸟群捕食行为的研究,是通过群体中的个体之间的协作和信息共享,使得群体位置在解空间中从无序到有序,群体成员通过学习自己和其他成员的经验,不断改变搜索模式,从而寻得最优解。PSO由于具有调整参数少...
PSO-BP神经网络是将PSO算法和BP神经网络相结合的一种神经网络优化方法。它利用PSO算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,共同寻找问题的最优解。PSO-BP神经网络的主要步骤包括: 初始化:为每个粒子赋予初始权值和偏置,为BP神经网络设置初始权值和偏置。 PSO优化:利用PSO算法优化BP神经网络的权值和偏置。 BP优化...
鲁棒性强:PSO_BP算法能够有效地处理高维度、非线性和复杂的回归预测问题,具有较强的鲁棒性。 参数调节简单:PSO_BP算法只需要设置少量的参数,如粒子数量、最大迭代次数等,相对于其他优化算法而言更容易调节参数。 可解释性强:PSO_BP算法结合了粒子群优化算法和反向传播算法的特点,能够较好地保持神经网络模型的可解释...
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...
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...
基本BP算法包括两个方面:信号的前向传播和误差的反向传播,即计算实际输出时按从 输入到输出的方向进行,而权值和阈值的修正从输出到输入的方向进彳J:。 图中变量含义如下所示: ®表示输入层第j个节点的输入j二1,…,M; \表示隐含层第i个节点到输入层第j个节点之间的权值; q表示隐含层第i个节点的阈值; 0...
PSO(粒子群群算法):可以在全局范围内进行大致搜索,得到一个初始解,以便BP接力 BP(神经网络):梯度搜素,细化能力强,可以进行更仔细的搜索。 数据:对该函数((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x','x')[-5,5]进行采样,得到30组训练数据,拟合该网络。
% 设定粒子群优化算法的参数 particle_num = 50; % 粒子数 max_iter = 500; % 最大迭代次数 c1 = 2.0; % 自我认知加速因子 c2 = 2.0; % 社会认知加速因子 w_max = 0.9; % 最大惯性权重 w_min = 0.4; % 最小惯性权重 % --- % 读入数据 % --- data = load('data....
PSO(粒子群群算法):可以在全局范围内进行大致搜索,得到一个初始解,以便BP接力 BP(神经网络):梯度搜素,细化能力强,可以进行更仔细的搜索。 数据:对该函数((2.1*(1-x+2*x.^2).*exp(-x.^2/2))+sin(x)+x','x')[-5,5]进行采样,得到30组训练数据,拟合该网络。
当BP神经网络的结构(层数、每层节点个数)较复杂时,这一算法会表现出学习速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差等不足。另一个广泛使用的机器学习算法为粒子群优化算法,这类算法通过群体智能开展学习,具有较好的全局寻优能力。提出基于粒子群优化的BP神经网络算法,将粒子群优化算法引入BP神经网络模型中,以加快传统BP...