神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的 BP 神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的全局最优值及对应输入值。 网络结构:2-5-1 训练数据:3900,测试数据:100 回到顶部
然后,利用遗传算法对神经网络的权值进行优化,通过选择、交叉和变异等操作,寻找最优解。这一步的主要目的是利用遗传算法的全局搜索能力和鲁棒性,寻找神经网络权值的最优组合,使得神经网络的预测输出结果达到最佳。 通过以上两步,神经网络遗传算法函数极值寻优可以将非线性函数极值问题转化为一个求解最优解的问题,并利用神...
%% 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优 % % % 该案例作者申明: 1:本人长期驻扎在此板块里,对该案例提问,做到有问必答。本套书籍官方网站为:video.ourmatlab.com
537,0.9655).虽然从函数方程和图形中很容易找出函数及极值对应的坐标,但是在方程未知的条件下函数极值及极值对应的坐标就很难求到。 二、模型建立 2。1算法流程 神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步,算法流程如图所示: 图2-1算法流程图 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点...
神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步,算法流程如图所示:
神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步,算法流程如下图2所示。 图2 算法流程图 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输出数据训练BP网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值...
通过神经网络遗传算法函数极值寻优,我们可以找到函数f(x,y)的极小值点。这个极小值点对应的输入值就是神经网络权值最优组合所对应的输入值。相应实现过程如下: import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split ...
537,0.9655).虽然从函数方程和图形中很容易找出函数及极值对应的坐标,但是在方程未知的条件下函数极值及极值对应的坐标就很难求到。 二、模型建立 2。1算法流程 神经网络遗传算法函数极值寻优主要分为BP神经网络训练拟合和遗传算法极值寻优两步,算法流程如图所示: 图2-1算法流程图 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点...