function err = Bpfun(x,P,T,hiddennum,p_test,T_test) % x为个体初始权值&阈值 % P为训练样本输入 % T为训练样本输出 % hiddennum为隐含层神经元数量 % P_test为测试样本输入 % T_test为测试样本输出 % err为预测样本误差 inputnum = size(P,1) %输入层神经元个数 outputnum = size(T,1) %输...
步骤4:将遗传算法应用于BP神经网络的参数优化 这里我们将生成初始种群,并用遗传算法来优化BP神经网络的参数。 # 生成初始种群population_size=20population=[Individual(model.get_weights())for_inrange(population_size)]# 训练过程中计算每个个体的适应度forindividualinpopulation:individual.calculate_fitness(X_train,...
2、红狐优化算法RFO 3、鲸鱼优化算法WOA 4、灰狼优化算法GWO 5、粒子群优化算法PSO 6、遗传算法GA 二...
BP-GA算法的设计︰基于遗传算法的BP神经网络算法(以下简称BP-GA)就是在BP神经网络的学习过程中,将权重和阀值描述为染色体,并选取适宜的适应函数,然后进行GA迭代,直到某种意义上的收敛.与普通BP学习算法相比,算法 BP一GA的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子,例如不可导的特性函数(传递函数)或者没有梯度信息...
Functions_details from WOA import WOA from GWO import GWO from PSO import PSO from GA import GA...
🔍 群智能优化算法是智能优化领域的一颗璀璨明珠,包括粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA)、鲸鱼算法(WOA)、模拟退火算法(SA)、麻雀算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和人工鱼群算法等。这些算法在解决复杂问题时展现出强大的能力。🧠 同时,BP神经网络的优化也是智能优化算法研究的重要方向。通过调整神经网络的参数,可以显著...
1 概述 前馈神经网络的输出只依赖当前输入，难以适应时序数据的处理。循环神经网络具有记忆功能，适用于处理文本、视频、语音等序列数据。然而，随着网络层数增多与时间加长，循环神经网络容易出现梯度消失或爆炸问题。为解决此问题，引入了基于门控的循环神经网络，如LSTM长短期记忆网络。LSTM通过门控机制解决长...
基于python 实现用GA算法优化BP神经网络,预测回归问题 python 用GA算法优化BP神经网络,预测回归问题 神经网络部分: 网络结构三层:(3,2,1) 数据集: 实验的数据集为:advertise.txt (三个特征输入,一个输出) 其数据形式如下所示:(即求前三个数与最后一个数的关系) 一共有200条数据,训练集和测试集的比例为7:...
遗传算法(GA) 粒子群优化(PSO) 自编码器(AE) BP神经网络 随机森林 集成学习 循环神经网络(RNN) 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络(CNN) 傅立叶变换 小波包变换 经验模态分解(EMD)无论是预测、回归、分类还是诊断,我们都能提供专业的解决方案。🛠️0 0 ...
python实现BP神经网络的代码 通过python实现了BP神经网络的搭建,只需要指定各层神经元个数、各层的激活函数,即可轻松搭建你的神经网络啦,并且封装有predict、predict_label等方法,方便直接调用模型进行预测! 上传者:Cyrus_May时间:2020-05-14 python 用GA算法优化BP神经网络.zip ...