本文讲解如何利用遗传算法对神经网络(BP)进行优化,提高预测结果的精确度和速度。通过改变网络的架构和调节参数,结合遗传算法进行优化,可以有效提高神经网络的预测能力。同时,我们也会介绍一些实例应用和注意事项。了解更多请点击阅读!
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接我的上一条笔记:《BP神经网络学习--MATLAB源码详细注释》,今天已经把遗传算法加进去优化,并且运行成功,效果很不错,代码也是从网上找来的,但是我查了很多资料,写了很多注释,我是小白~
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本资料是一个遗传算法优化BP神经网络实现非线性函数拟合的实例。在该实例中,我们使用遗传算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化,从而提高拟合效果。具体实现过程详细介绍了遗传算法的原理、BP神经网络的结构
这是一个采用遗传算法优化bp神经网络权值阈值的MATLAB程序
使用遗传算法对BP神经网络进行优化,BP网络的输入节点 7 隐层节点 7 输出节点
用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例.doc,matlab完整程序
从网上下载的遗传算法优化bp网络代码使用不是很方便: 1)直接运行没有仿真结果,必须在命令窗口仿真才能得到结果; 2)使用者必须修改里面的隐层及输出层节点数,而隐层节点数有三个文件必须修改。 3)必须
本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法,从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据;对参考数据建立BP神经网络的预测模型,并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构,每
摘要:本文主要研究利用遗传算法优化BP神经网络模型来预测城市公交车站的客流量。首先,我们研究了影响车站客流量的因素,并提出了相应的预测模型。然后,我们比较了不同的遗传算法优化BP神经网络模型在预测方面
用EGA_GDR训练神经网络,为了更有效地解决神经网络培训中遇到的局部最优解问题
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