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...
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...
说明:1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理,即常规的BP模型训练原理讲解(可根据自身掌握的知识是否跳过)。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时,从考虑的输入指标角度,主要有两类模型: 1.1 受相关指标影响的BP神经网络算法原理 如图一所示,使用MATLAB的newff...
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...
除了这些之外,针对该模型联系中的占比以及阈值初始化出现的问题,利用遗传算法对该网络的算法做了完善,根据日气象特征和遗传算法改进了BP神经网络电力负荷预测模型.从日气象特征出发,建立了BP神经网络电力系统短期负荷预测模型,针对电力系统短期负荷的预测,利用BP神经网络进行实证研究,针对BP神经网络模型的应用做出分析,得出...
< 遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用搜索 阅读原文 下载APP
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....
一种基于遗传算法改进的BP神经网络安全态势评估算法,通过合理构建网络安全态势评估模型,同时依靠神经网络强大的自学习能力,将BP神经网络应用于网络安全态势的评估中,同时针对神经网络算法自身存在的易限于局部最小值,收敛速度慢等缺陷,引入遗传算法对BP神经网络权值进行优化,加快BP神经网络的收敛速度,提高BP神经网络对网络...
为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点。改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中种群适应度的集中分散程度,并且非线性地自适应调节...
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...