布谷鸟搜索算法 (CS) 是一种基于自然现象的群体智能优化算法。该算法模拟了布谷鸟的寄生行为，即布谷鸟将卵产在其他鸟类的巢穴中，并由宿主鸟进行孵化。在 CS 算法中，每个布谷鸟代表一个解，每个解的适应度值对应于该解的质量。算法通过以下步骤进行迭代搜索：初始化种群: 随机生成一定数量的解，作为初始种群。
布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS)算法是一种新型群体智能优化算法,不仅结合了许多鸟类及果蝇特殊的利维飞行模式进行搜索,而且增加了群体之间的信息交流,加快收敛速度,为BP神经网络机参数优化提供了一种新的研究工具。为了提高电力系统负荷和天气预测精度,提出一种CS算法优化BP神经网络参数的负荷和天气预测预测模型(CS-BP)。
从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖。
从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖。
布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)算法是一种新型群体智能算法,具有简单、高参数少、易于实现的特点,在模式识别、组合优化等领域得到了广泛的应用[10]。 为了提高网络流量预测精度,针对BP神经网络参数优化的难题,本文提出一种CS-BPNN的网络流量预测模型。仿真实验表明,本文模型获得更加理想的网络流量预测结果。 1 相空间...
简介:【预测模型-BP分类】基于布谷鸟算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器 ...
基于CS优化的BP神经网络 本文提出的模型将CS用于优化BP神经网络的权重和阈值。具体步骤如下: 初始化CS-BP神经网络的权重和阈值。 将CS-BP神经网络的权重和阈值编码为布谷鸟。 计算每个布谷鸟的适应度,即CS-BP神经网络在训练集上的预测误差。 生成新的布谷鸟,并将其替换适应度较差的布谷鸟。 更新CS-BP神经网络的
CS-SVM是一种新的支持向量机模型,它具有较高的分类精度和较好的鲁棒性。CS-SVM模型的参数包括惩罚参数C、核函数参数γ和核函数类型。 将布谷鸟算法应用于CS-SVM模型的参数优化,可以提高CS-SVM模型的分类精度。布谷鸟算法的具体步骤如下: 初始化种群:随机生成一组CS-SVM模型的参数,作为初始种群。
然后,利用改进布谷鸟算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度.实验结果表明:经CS调节支持向量机算法补偿后,陀螺输出精度更高.与最小二乘分段拟合方法、BP神经网络方法相比,陀螺输出数据方差分别平均减小了63.2%、43.4%,最大误差分别平均减小...
摘要：锂电池健康状态(SOH )的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一；传统的误差逆向传播(BP ) 神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优，从而导致预测结果不精确”结合布谷鸟搜索算法(CS )的全局优化能力，提出一种 基于CS 算法优化BP 神经网络的锂电池SOH 预测方法，该方法的核心在于优化BP 神经网络...