自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm)是一种基于遗传算法的优化方法,它通过模拟生物进化的过程来寻找最优解。而BP神经网络(Backpropagation Neural Network)则是一种常用的人工神经网络模型,用于解决分类和回归问题。本文将介绍如何利用改进的自适应遗传算法来优化BP神经网络,以实现对SOC(State of Charge)的预测,并...
而BP神经网络是一种通过反向传播算法不断调整权重和阈值的网络结构,其核心思想是通过梯度下降法不断逼近最小损失函数。将两者结合,可以通过遗传算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化,从而加快训练速度和提高精度。二、基于遗传算法改进的BP神经网络算法实现要实现基于遗传算法改进的BP神经网络,首先需要确定BP神经网络的拓...
BP算法是训练前馈型神经网络常采用的方法,存在着以下两个不足: BP算法的初始解是随机产生的,初始解的好坏对算法性能影响很大,因此算法存在着不稳定的因素。 BP算法采用梯度下降法确定搜索方向,由于搜索空间存在平坦区域和多个极小值点,该算法极容易出现收敛速度很慢或者因陷入局部极小值而无法收敛的情况。 下图为用B...
3 基于改进遗传算法优化的BP神经网络原理 用遗传算法来优化神经网络可以分为三种:优化神经网络权值、优化神经网络结构和优化神经网络学习规则。因为神经网络的全部思想都体现在权值上,所以采用遗传算法优化神经网络权值,能够更好地提高神经网络的整体性能。用遗传算法优化神经网络权值的主要思想是改善神经网络的初始权值和节点...
一、变异概率的改进 (1)单点变异 (2)多点变异 (3)选择性的突变概率 二、交叉概率的改进 三、适应度函数的改进 (1)sigmoid函数 (2)适应度函数设计思路 本文接我的上篇遗传算法python进阶理解+论文复现(纯干货,附前人总结引路)。首先声明,各位兄弟姐妹们一定要在对遗传算法有一定了解的基础上,再来看这篇。
BP(Back Propagation)神经网络在网络训练中存在着局部最优问题 ,其算法收敛过慢、 局部收敛不理想 ,影响其工作性能. 针对以上不足以及传统神经网络设计规模庞大等问题 ,提出了一种由EGA (改进的遗传算法 )确定网络拓扑结构和训练网络的方法 ,该方法通过实数编码、 自适应多点变异等操作有效地优化了网络拓扑结构和...
3 基于遗传算法改进的BP神经网络PID控制器参数优化整定 对于加热炉控制系统设计的神经网络自整定PID控制,它不依赖对象的模型知识,在网络结构确定之后,其控制功能能否达到要求完全取决于学习算法。 3.1 遗传算法改进的BP算法实现 一般BP网络结构如图4所示,其算法步骤为: (1)输入训练样本,按网络结构得到输出; (2)将实...
指数,两种方法结果都证明了该时间序列的混沌性.并用遗传算法对BP神经网络进行了改进,利用该模型对三门峡水库混沌径流时间序列进行了预测.实例计算表明该方法解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,大大提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度.无论在计算精度上还是在收敛次数上都优于没有改进的BP神经网络....
遗传算法改进BP神经网络算法原理 引言 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种模仿人脑神经元网络结构和功能的数学模型,其应用广泛,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。而BP神经网络(Backpropagation Neural Network,简称BPNN)是其中最为经典的一种。然而,BP神经网络算法在训练过程中存在收敛速度慢、...
表2 BP神经网络模型的房价预测结果 3 遗传算法改进的BP神经网络模型 遗传算法(GA)是受达尔文进化论的启发,借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。它将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程,通过种群之间进行选择、交叉和变异等操作,逐步淘汰适应度函数值低的个体,增加适应度函数值高的个体[8]。经过多代循环...