(PSO-BP)粒子群优化bp神经网络Matlab分类算法 以下是一个用 MATLAB 实现的基本粒子群优化(PSO)和 BP 神经网络的分类器。这个例子是假设有四个输入变量,两个输出变量,训练数据包含 m 个样本,每个样本包含四个输入变量和两个输出变量。备注都有详细说明。 ``` % --- % 初始化参数 % --- % 设定神经网络的...
(PSO-BP)结合粒子群的神经网络算法以及matlab实现 原理: 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...
1,Matlab打开Test_PSO_Stand.m文件 2,可以修改种群粒子总数以及迭代总次数(不建议修改粒子维度,因为这里是用粒子群算法去做一个BP网络参数寻优,该网络的隐藏层有4个神经元,一个输出神经元。) 3、运行后,可以执行ShowAllResult查看粒子群中每个粒子的曲线拟合结果。 三、代码 1.适应度函数 % AdaptFunc_BP.m % ...
根据《matlab人工神经网络参数》的提示,可以通过下面的设置来改变Validation Checks的值 net.trainParam.max_fail=100; % 最小确认失败次数 1. 参考资料 [1]请教:Matlab 7.8 BP网络训练时validation checks 6 退出训练问题 [2]求助:有人懂validation check吗...
更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 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...
目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、数据、文档讲解 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。/> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 PSO-BP粒子群算法是一种结合了粒子群优化算法和BP神经网络的算法,它可以用于优化...
PSO粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)回归预测MATLAB代码(有优化前后的对比) 代码注释清楚。 main为运行主程序,可以读取本地EXCEL数据。 很方便,容易上手。 (以电厂运行数据为例) 温馨提示:联系请考虑是否需要,程序代码商品,一经售出,概不退换。 ID:8645664447964372...
基于Matlab对粒子群优化BP神经网络的预测模型的代码和原理进行讲解,并对效果进行展示,同时带大家手把手进行代码修改,将代码改成自适应的代码,只需将大家所需的数据的名字改进代码中,代码就可以自己运行,自行读取输入层、隐含层、输出层的网络节点个数,自行读取训练集的个数(数据集总数的5/6)‘测试集个数和数据集...
简介:PSO-BP分类预测 | Matlab粒子群优化算法优化BP神经网络分类预测 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
部分代码: function [y ,trace]=psoforbp(inputnum,hiddennum,outputnum,inputn_train,label_train,Pn_test,Tn_test) d=inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum;%优化bp各层权重与阈值 N=20; %群体粒子个数 D=d; %粒子维数