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...
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...
4.main1.m为PSO-BP神经网络主程序文件、main2.m为NSGAII多目标优化算法主程序文件,依次运行即可,其余为函数文件,无需运行。 5.命令窗口输出R2、MAE、MBE、MAPE、RMSE等评价指标,输出预测对比图、误差分析图、多目标优化算法求解Pareto解集图,可在下载区获取数据和程序内容。 6.适合工艺参数优化、工程设计优化等最...
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...
% 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。
PSO-BP算法PSO-BP算法.docx,基于PSO-BP算法的模糊神经网络成矿探测评价模型一、基本的BP神经网络原理基本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行。图1-1 BP网络结构图1-1
设置PSO算法的参数,如粒子群规模、迭代次数、学习因子等。 3.定义适应度函数 适应度函数用于评估粒子的优劣程度。 通常可以选择BP神经网络的预测误差作为适应度函数。 4.粒子群优化 初始化粒子群,每个粒子代表一组BP神经网络的权值和阈值。 计算每个粒子的适应度值。 根据适应度值更新粒子的速度和位置。 重复执行步骤...
-白花痴-创建的收藏夹算法优化内容:026_基于粒子群优化算法优化BP神经网络(PSO-BP)的时间序列预测 Matlab实现过程,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
最后计算PSO-BP算法数据的预测值和实际值的绝对误差,输入一组大柕穴的坐标(X轴:24 mm,Y轴:24 mm),如表1所示,绝对误差没有超过10 mm,可以看出神经网络对穴位位置的预测精度可以保证在10 mm以内,满足定位要求。 2 系统硬件设计 系统采用双机通信和独立电源的方式来工作,主要分为两部分:主机是穴位定位系统实现穴...