基于遗传算法BP神经网络的突出强度预测

利用已有年份相关数据对未来年份数据进行预测

运用BP神经网络对风资源进行预测,里面有样本,也有预测结果。

一款用matlab实现的BP神经网络程序，可以用于解决对股票的多个指标的预测。

反向传播(BP)神经网络的回归预测广泛应用于连续值预测，遵循以下步骤实现：1. 数据准备：收集输入特征和目标值。2. 网络设计：选择BP网络结构，包括节点数、层数和激活函数。3. 数据预处理：归一化或

针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,采用Matlab神经网络工具箱中的自适应学习率VLBP算法和基于数值优化技术的LMBP算法对传统BP神经网络算法进行改进,并设计了基于改进BP神经

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为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度,利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细

BP神经网络具有较强的学习能力,但在传统的研究中,隐含层节点、学习因子和动量因子往往采用试凑法得到相对较佳值,而试凑法在浪费较多时间的同时,可能得不到理想的BP神经网络输出,这对研究造成了一定的困难。

遗传算法，BP神经网络，算法改进，算法融合，在多目标优化中的应用。