GA优化BP权阈值

为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性,更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC),以纯电动汽车动力锂电池为研究对象,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全

针对矿井提升机制动器经常出现故障、耦合信号导致故障诊断相对复杂的问题,采用遗传算法优化BP神经网络的方法,通过调查和研究矿井提升机制动器的故障类型,收集相关数据,根据GA-BP神经网络确定网络的输入量

自己整理的bp-Adaboost-ga代码。matlab语言编写，可以作优化，做预测。

针对直觉模糊Petri 网(IFPN) 模型自学习能力差的缺陷, 将神经网络中的BP 误差反传算法引入IFPN 模型 的参数寻优过程, 提出一种基于此的参数优化方法. 该算法通过建立变迁点燃和直觉模糊

可以运行的代码!麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络,能够很好的进行预测,并且该算法是今年提出的,非常好用,值得推荐和写论文

利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型进行优化，可以对数据进行仿真训练，可以对变形监测以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测

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利用PSO优化BP神经网络的初始权值和阈值，使仿真结果更加稳定。

利用鱼群算法优化BP神经网络权值，本代码包括完整的鱼群算法，BP神经网络算法和运行数据，可以直接运行。