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matlab的遗传算法优化BP神经网络(怎么用遗传算法优化bp神经网络)

作者:佚名      发布时间:2021-08-18      浏览量:56972
matlab的遗传算法优化BP神经网络对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模,用1500组数据对网络进行构建网络,500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择,因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优

matlab的遗传算法优化BP神经网络


对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模,用1500组数据对网络进行构建网络,500组数据测试网络。由于BP神经网络初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择,因此容易陷入局部最小值。本方法使用遗传算法优化初始神经元之间的权值和阈值,并对比使用遗传算法前后的效果。
步骤:
未经遗传算法优化的BP神经网络建模
1、 随机生成2000组两维随机数(x1,x2),并计算对应的输出y=x1^2+x2^2,前1500组数据作为训练数据input_train,后500组数据作为测试数据input_test。

怎么用遗传算法优化bp神经网络


遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头

想问一下,蚁群算法如何优化神经网络,最好能给一个matlap程序


蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。
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你好,你能帮我解释一下怎么用神经网络做预测以及用遗传算法做优化吗具体点谢谢了


我当时数学建模比赛时用到过
有两种方法
第一种:自己编代码
当然这种比较麻烦,但是比较灵活,你可以按照自己的要求在代码中修改。具体代码我这已经没了,因为过了好久了,你可以百度一下 MATLAB 神经网络算法代码。
第二种:直接使用MATLAB
MATLAB带有神经网络工具箱,在控制台输入命令即可打开。这个工具箱是MATLAB集成的,功能强大而且简单易用,不知道符合你的要求不。
给你个使用说明网址链接:

matlab有神经网络和遗传算法的工具箱, 我没用过,不过你的问题看起来也很基础的