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...
但是传统比例-积分-微分(Proportion Integral Derivative,PID)控制器存在参数整定困难,不能在线实时调整以及面对复杂非线性系统时应用效果不佳等问题,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络PID控制方法。将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适...
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 % ...
6.构建PSO粒子群优化循环神经网络LSTM分类模型 主要使用PSO粒子群算法优化LSTM算法,用于目标分类。 6.1 算法介绍 说明:PSO算法介绍来源于网络,供参考,需要更多算法原理,请自行查找资料。 (1)基本思想: PSO是由Eberhart 和Kennedy于1995年提出的一种全局搜索算法,是一种模拟自然界的生物活动以及群体智能的随机搜索算法。
将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用改进的PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解。基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制稳定度。
将BP神经网络与PID控制器相结合,利用BP神经网络的自适应学习能力在线实时调整PID控制参数,提升系统稳定性,针对BP-PID自学习过程中容易陷入局部极小值问题,利用改进的PSO算法对其进行优化,确保BP-PID系统收敛于全局最优解。基于仿真数据开展实验,结果表明,所提方法能够有效提升系统的控制精度和控制稳定度。
下面将使用sk包的PSO来优化BP神经网络。 1.load library importnumpyasnpfromsko.PSOimportPSOimportmatplotlib.pyplotasplt 2.Define the activation function and its derivative def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): ...
下面将使用sk包的PSO来优化BP神经网络。 1. 加载包 importnumpyasnpfromsko.PSOimportPSOimportmatplotlib.pyplotasplt 2.定义激活函数 importnumpyasnpfromsko.PSOimportPSOimportmatplotlib.pyplotasplt 3.定义BP神经网络 classBP_Neural_Network:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):self.input_...
以齿轮箱特征参数为输入、故障编码为输出,建立PSO优化BP神经网络并仿真。 5.1 PSO-BP神经网络建立 网络建立分为6步,流程如图7所示:(1)定义PSO-BP神经网络模型的输入输出,首选单隐层BP神经网络进行PSO优化;(2)将输入参数进行归一化预处理,使各个参数处于[-1,1]的区间内;(3)初始化粒子群PSO算法,优化的参数为BP...
前言:最近接触到一些神经网络的东西,看到很多人使用PSO(粒子群优化算法)优化BP神经网络中的权值和偏置,经过一段时间的研究,写了一些代码,能够跑通,嫌弃速度慢的可以改一下训练次数或者适应度函数。 在我的理解里,PSO优化BP的初始权值w和偏置b,有点像数据迁徙,等于用粒子去尝试作为网络的参数,然后训练网络的阈值,所...