1. 初始化BP神经网络的权重和偏置值,以及麻雀算法的参数,如迭代次数、种群大小等。 2. 根据当前的权重和偏置值,计算BP神经网络的预测结果。 3. 根据预测结果和实际结果之间的误差,计算BP神经网络的损失函数。 4. 使用麻雀算法更新BP神经网络的权重和偏置值。麻雀算法通过模拟麻雀觅食和繁殖的行为,调整权重和偏置值...
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
而BP神经网络是一种常用的预测模型,它通过学习历史数据中的模式和规律,来预测未来的结果。 然而,传统的BP神经网络存在一些问题,比如容易陷入局部最优解、训练速度慢等。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...
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...
确定了BP神经网络的初始权值和阈值.将SSA-BP模型代入遗传算法中求解最佳工艺参数.由极差分析可知,影响翘曲变形最显著的因素为保压时间和模具温度.基于极差分析设计补充实验,训练SSA-BP神经网络并作为遗传算法的适应度值进行迭代寻优.结果表明:SSA-BP模型的相关系数R2可达0.99以上,平均绝对误差为1.05%,能较精准地预测...
【Tent-SSA-BP】基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究是一种将Tent混沌映射和麻雀算法与BP神经网络相结合的方法,用于提高BP神经网络在回归预测中的性能。 在这项研究中,Tent混沌映射被引入作为一种优化算法,用于优化BP神经网络的权重和偏置。Tent混沌映射可以提供一个随机的搜索空间,有助于避免BP...
麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测MATLAB代码 麻雀智能算法, 麻雀搜索算法(sparrowsearchalgorithm,SSA)由JiankaiXue等人于2020年提出,该算法是根据麻雀觅食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。SSA主要是受麻雀的觅食行为和反捕食
实验结果表明,所提出的基于麻雀算法SSA优化的BP神经网络在温度数据预测中取得了较好的效果。与传统的BP神经网络相比,经过SSA优化的神经网络具有更高的预测准确性和更快的收敛速度。这证明了SSA在优化BP神经网络中的有效性和可行性。 本文的研究对于时间序列数据预测算法的改进具有一定的理论和实际意义。通过引入麻雀算法...
实验结果表明,所提出的基于麻雀算法SSA优化的BP神经网络在温度数据预测中取得了较好的效果。与传统的BP神经网络相比,经过SSA优化的神经网络具有更高的预测准确性和更快的收敛速度。这证明了SSA在优化BP神经网络中的有效性和可行性。 本文的研究对于时间序列数据预测算法的改进具有一定的理论和实际意义。通过引入麻雀算法...