遗传算法优化BP神经网络原理简介 遗传算法优化BP神经网络MATLAB源码 方式一) 方式二) 方式三) 算法简介 实例分析 BP神经网络 首先来试下固定数据前80%为训练集和后20%为测试集,设置隐藏层神经元为6,激活函数为tansig时,随机运行10次BP神经网络的预测结果,记录其误差以及记录每次运行的时间 clc;clear;close all; ...
BP神经网络的初始网络权值对网络训练的效率以及预测性能有着较大的影响,通常情况下,采用随机生成[-1,1]之间的随机数作为BP神经网络的初始权值。 利用遗传算法来优化 BP 神经网络,利用它来学习神经网络 的权值,并在自适应遗传算法的基础上改进遗传算 子,根据适应度变化调节交叉率和变异率,并利用遗 传算法的全局搜索...
优化代码的主要部分可以见前面的文章(利用深度学习模型基于遗传算法(GA)寻求最优解)。 一、优化的内容 简单介绍一下需要的优化的部分,调用的深度学习模型有四个输出,需要根据其中两个进行优化。保证在输出热量最小的前提下,获取最大的流量。由于模型训练时进行了归一化,所以在求真实值时,要先还原。 二、优化后的...
将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,使用GA优化BP神经网络的主要参数。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP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。BP神经网络的网络层包括输入层,隐含层和输出层三个网络层次,其基本结构如下图所示: 基于三层网络结构的BP神经网络具有较为广泛的应用...
GA-BP神经网络回归预测模型通过遗传算法对神经网络进行参数优化,包括权重和偏置的优化。 首先,它从Excel文件读取数据,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理,以便神经网络的训练。 接着,创建具有5个隐藏层节点的前馈神经网络,并设置训练参数。通过遗传算法优化神经网络的参数,得到最优的权重和偏置。
将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,使用GA优化BP神经网络的主要参数。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为GA-BP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。BP神经网络的网络层包括输入层,隐含层和输出层三个网络层次,其基本结构如下图所示: ...
遗传算法(Genetic Algorithms,GA)是1962年美国人提出,模拟自然界遗传和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。 与自然界中“优胜略汰,适者生存”的生物进化原理相似,遗传算法就是在引入优化参数形成的编码串联群体中,按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选,使适应度值号的个体被...
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法,通过模拟自然选择、交叉和变异等过程,搜索最优解。在优化BP神经网络中,遗传算法可以被用来优化网络的权重和阈值,以提高网络的性能和预测精度。 首先,我们需要定义适应度函数。在优化BP神经网络的过程中,适应度函数可以衡量网络的性能。通常情况下,我们可以使用均方误差(MSE)作...
基于遗传算法GA优化BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究算法流程主要包括以下几个步骤: 数据采集与预处理:首先,需要对齿轮箱运行时产生的振动、声音等信号进行采集,并对数据进行预处理,包括去噪、降维等操作。 特征提取与选择:接下来,需要从预处理后的数据中提取出有助于故障诊断的特征,并进行特征选择,以减少特征维度和降...