PSO-KELM算法将粒子群优化算法与核极限学习机相结合,通过优化核函数参数和隐含层神经元的权重来提高回归预测的准确性。 第三个算法是BPNN(Back Propagation Neural Network),它是一种基于误差反向传播算法的神经网络模型。BPNN通过不断调整网络中的权重和阈值,以最小化实际输出与期望输出之间的误差,从而实现回归预测任务...
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...
通讯作者简介：苏婷(1996-),女，广西桂林人，硕士研究生，主要从事信息管理与大数据分析的研究工作,E-m a il：769052328@qq.com o 引用格式：李湘旗，苏婷，胡东滨，等.基于改进PSO-BPNN的湖南省化石能源供需形势研究口］.中国矿业,2021,30(11):30-36.doi：10. 12075/j.issn.1004-4051.2021.11.002 ...
基于粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值的内网流量分析方法,对内网流量情况做出判断,从而对异常终端采取阻断、限流等相应措施。仿真实验测试的结果表明,该方法克服了传统BP网络在流量分析中的不足,能够应用于内网安全管理,在分析的效率和精度上有明显提高。
网络基于粒子群优化神经网络 网络释义 1. 基于粒子群优化神经网络 基于粒子群优化神经网络(PSO-BPNN)算法在发酵过程控制中的研究陈树;徐保国;王海霞;吴晓鹏; 数值计算在腐蚀领域阴极保护 … www.cnki.com.cn|基于6个网页
针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的PSO-BPNN软测量模型.鉴于标准BP神经网络收敛太慢的缺点,运用PSO算法来优化网络权值,在此基础上,以饲料用β-甘露聚糖酶为对象,建立其基于PSO-BPNN的发酵过程产物浓度状态预估模型.发酵罐控制结果表明:该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现...
摘要: 阐述应用MIV-PSO-BPNN模型进行光伏出力短期预测,结果表明,在雨天和晴天以及多云条件下,MIV-PSO-BPNN预测模型的预测效果与光伏电站实际出力曲线最为接近.在不同的天气条件下,MIV-PSO-BPNN预测模型在选择输入量时,探讨可以筛选出具有较强相关性的影响因素,并对模型网络的权值与阈值进行优化处理.关键词:...
基于小波包分解和PSO-BPNN的滚动轴承故障诊断 摘要 针对现有煤矿旋转机械滚动轴承故障诊断方法存在信号有效特征提取不完全、故障诊断精度不高及效率低等问题,提出了一种基于小波包分解和粒子群优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法.该方法包括信号特征提取和故障类型识别两部分:在信号特征提取部分,对采集的滚动轴承振动信号...
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Additionally, the generalization ability of the jacking force prediction models was examined using a new dataset, and the PSO-SVR model exhibited superior performance over the PSO-BPNN model. The study highlight...