PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解,在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解,这个解叫做个体极值。另一个极值是整个种群目前找到的最优解,这个极值是全局机制。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居,那么在所有邻居中的极...
PSO-RBF回归,一键预测! PSO-RBF回归是一种基于粒子群算法(PSO)优化径向基神经网络(RBF)的数据回归预测方法。该方法旨在优化RBF神经网络的参数,包括中心值c、宽度σ和连接权值w。通过PSO算法的迭代优化,可以获得更准确的预测结果。 运行环境要求 🌐 为了运行PSO-RBF回归程序,需要MATLAB版本2018b及以上。 评价指标 ...
基本介绍 回归预测 | MATLAB实现PSO-RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。 评价指标MAE、MSE、RMSE、MAPE、R2,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2018版...
(2)通过对标准椭球滑体土坡的稳定可靠度分析表明,相较于传统神经网络,改进PSO-RBF神经网络收敛速度快且安全系数预测精度更高.基于改进PSO-RBF神经网络的失效概率计算误差约为传统PSO-RBF网络的1/36,RBF网络的1/130计算精度提升显著.通过卡...
PSO算法是Keimedy和Eberhart于1995年提出来的。由于该算法实现简单,搜索能力强。目前已经得到了广泛的应用。其中几个有代表性的例子: 1.利用PSO算法代替误差反向传播算法来训练神经网络。研究表明PSO算法是一种很有潜力的神经网络学习算法。PSO算法速度比较快而且可以得到比较好的结果,还没有遗传算法碰到的问题[28]。PS...
PSO-RBF预测为了寻找锂电池充电的最优策略,采用建立模型的方法进行研究与预测充电策略的优劣.电池健康管理状态(State of Health)反映了锂电池的剩余寿命,一般作为锂电池充电策略优劣的一个评判标准.在实际应用中,不同的充放电策略对锂电池的SOH有不同的影响,由于对锂电池SOH影响因子很多,各影响因子之间相互耦合,实验...
基于BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测(Matlab代码实现),RBF神经网络将复杂的非线性问题转化为高维特征空间,使问题转化为线性可分,避免
然而,传统的RBF神经网络存在一些问题,比如容易陷入局部最优解、参数选择困难等。为了解决这些问题,我们引入粒子群算法(PSO)进行优化。粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法,通过模拟粒子的速度和位置变化来搜索最优解。在本算法中,每个粒子代表一个解,通过不断更新速度和位置,最终找到最优解。
表1显示PSO RBF神经网络对训练样本的识别能力非常好,20组样本数据的识别正确率达到100%。 为进一步检验PSO RBF神经网络的泛化能力,随机选取6组示功图,包括油井出砂、工况正常、气体影响、双凡尔漏失、柱塞脱出泵筒、供液不足。如图3所示。 以相同的方法提取得到图3中6组示功图的综合特征参数,并归一化到[0,1]...
本文将粒子群算法(PSO)与径向基神经网络(RBF)相结合,利用PSO优化RBF神经网络的主要参数,包括中心值c、宽度σ以及连接权值w。将多个影响输出响应值的特征因素作为PSO-RBF神经网络模型的输入神经元,输出响应值作为输出神经元进行预测测试。同时,使用BP神经网络和RBF神经网络对同一任务进行对比,结果显示PSO-RBF的准确度最佳...