麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络(SSA-BP)回归预测-MATLAB代码实现一、麻雀搜索算法SSA麻雀搜索算法(SSA, Sparrow Search Algorithm)是2019年提出的一种新型的启发式算法,该算法的灵感来自于麻雀群体的搜索行为,…
Matlab实现SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络多输入多输出预测 1.data为数据集,10个输入特征,3个输出变量。 2.main.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MBE、MAE和R2 %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax…
self.X[i] = self.X[i] + r1 * (self.X[i] - self.g_best) self.X[i] = np.clip(self.X[i], self.lb, self.ub)# 初始化麻雀算法num_weights =sum([np.prod(w.shape)forwincreate_model().get_weights()]) ssa = SSA(pop_size=10, dim=num_weights, max_iter=10, lb=-1, ub=...
为了解决这些问题,我们引入了麻雀算法作为优化方法,将其与BP神经网络相结合,提出了SSA-BP算法。 首先,让我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法,它通过模拟麻雀的觅食行为来寻找最优解。在SSA-BP算法中,我们将麻雀算法应用于BP神经网络的训练过程中,以提高其性能。 SSA-BP算法的流程如下...
首先,利用基于麻雀搜索算法的BP神经网络(sparrow search algorithm, SSA-BP)优化鸮翼展向比,得到最小水头损失的量水槽线形,并探究了优化后的量水槽在输水渠道的适用性。进一步地,在8种流量工况下,选用6组收缩比开展测流试验,结合FLOW-3...
SSA是一种受鸟类觅食行为启发的新型优化算法，它通过模拟麻雀群体的搜索策略，提高全局优化效率和参数设置的灵活性。在SSA-BP中，首先构建BP神经网络，设定输入和输出变量，然后通过SSA优化网络的权重和偏置参数，划分为主群体和辅助群体，并通过觅食行为和侦查预警机制避免局部最优解。在每次迭代中，主群体的...
SSA麻雀算法优化BP神经网络(SSA-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) ID:6445654809312656
2 算法步骤 3 求解函数最值(Python实现) 4 算法进阶 直接改进SSA 融合别的智能优化算法来改进SSA SMA及其改进的应用 原论文: [1]薛建凯. 一种新型的群智能优化技术的研究与应用[D].东华大学,2020. 1 算法思想 借鉴生物行为: 麻雀有两种类型:发现者和加入者。
一、sine混沌映射改进的麻雀搜索算法优化BP神经网络简介 ISSA优化BP神经网络算法建模过程如图1所示,具体流程如下: (1) 确定BP神经网络的拓扑结构,输入层节点数为5,隐含层节点为8,输出层节点数为1; (2) 对气动光学成像偏移数据进行预处理; (3) 初始化麻雀搜索算法; ...
本文提出一种基于神经网络与麻雀搜索算法相结合的优化方法(BP-SSA),以提高结构的抗爆性能为主要目标，对波形夹层板结构进行优化设计。通过正交试验设计建立样本点矩阵，在此基础上，利用神经网络建立设计变量与结构响应值之间的响应面模型，最后采用麻雀搜索算法对响应面模型进行多目标优化分析，得到波形夹层板结构的抗爆...