【粮食温度预测】遗传算法优化BP神经网络GA-BP粮食温度预测研（多输入单输出）（含优化前的对比）【含Matlab源码 2404期】

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分类专栏： 2024年付费专栏智能算法优化神经网络分类预测（奶茶价版） 文章标签： matlab
于 2023-10-31 07:41:05 首次发布
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⛄一、遗传算法优化BP神经网络的粮食温度预测

摘 要
针对粮食储存中温度参数的非线性时间序列问题，提出一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络算法的粮食

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02-07
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02-27 1942
遗传算法优化BP神经网络GA-BP粮食温度预测研（多输入单输出）（含优化前的对比） 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
一种基于遗传算法与神经网络算法(GA-BP)的新冠肺炎模型预测-含Matlab代码
m0_70745318的博客
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针对新冠肺炎疫情发展模型的预测问题，提出了一种基于改进遗传算法误差反向传播(Genetic Algorithms Back Propagation, GA-BP)神经网络算法。该算法通过对遗传算法中的交叉、变异、及适应度等函数进行了重新定义，在获得 GA-BP神经网络最优参数的同时， 提高了最优参数的泛化能力， 进而缩小了 GA-BP网络寻优的搜索范围， 并进一步获得新冠肺炎疫情发展的精确预测模型。最后通过仿真，验证了该GA-BP神经网络对模型拟合预测的准确性。
GA-BP VS BP——两种模型的比较，附实验数据和代码
x_8efengfan的博客
03-13 5553
一句话总结GA-BP和BP的区别：“GA-BP中使用选择、交叉、变异的操作替代了BP中的反向传播过程。“ 在处理回归问题时GA-BP神经网络模型优于BP神经网络模型，主要表现在模型平均预期误差小、模型更早收敛上。由于初始参数、概率等因素的影响某些时候BP神经网络模型会取得更优秀的表现，例如文中GA-BP神经网络模型的准确率曲线波动较大，而BP神经网络模型的准确率曲线波动较小。 相较于BP模型，相同迭代次数下GA-BP模型会进行更多的运行，消耗更多的资源，在处理实际问题时，可适当取舍。
【Matlab BP回归预测】GA优化BP回归预测（含优化前的对比）【含源码 1901期】
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06-24 888
【Matlab BP回归预测】GA优化BP回归预测（含优化前的对比）【含源码 1901期】1 BP神经网络原理 反向传播（Back Propagation,BP）神经网络于1986年由Rumelhart和McCelland领导的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络。BP神经网络能学习和存贮大量的输入与输出模式映射关系，无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。其学习规则是使用最速下降法，通过反向传播不断调整网络的权值和阈值，从而使网络的误差平方和达到最小。BP神经网络拓扑结构可分为3层
GA-BP遗传神经网络预测
qq_25837853的博客
11-17 8865
两层隐藏层结构的遗传神经网络预测模型
Matlab 基于遗传算法优化BP神经网络GA-BP+NSGAII多目标优化算法的工艺参数优化
small_ccb的博客
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基于遗传算法优化BP神经网络多目标优化算法，可适用于工艺参数优化、设计等方向。代码简介：1、先经GA-BP封装因变量(y1，y2，y3，y4)与自变量(x1，x2，x3，x4，x5)的代理模型，再通过NSGAII寻找y的极值(y1极大;y2、y3、y4极小)，并生成对应的x1，x2，x3，x4，x5Pareto解集。2、数据集有5个输入特征，4个输出，通过NSGAII寻求极值，并得到在极值时(y1max，y2min，y3min，y4min)对应的自变量的解集。3、代码分别为两个主程序，先运行。
【粮食温度预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP粮食温度预测研（多输入单输出）（含优化前的对比）【Matlab仿真 2404期】.zip
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优快云 Matlab研究室上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...
遗传算法优化BP预测的GA-BP神经网络Matlab源码
08-18
内容概要：本文介绍了遗传算法（GA）与BP神经网络相结合的GA-BP神经网络预测模型及其Matlab实现。首先简述了BP神经网络容易陷入局部最优解的问题，然后详细解释了遗传算法的全局搜索特性如何帮助优化BP神经网络的...
精选资源
分类预测-基于遗传优化BP神经网络GA-BP的数据分类预测Matlab 多特征输入多类别输出
08-30
分类预测|基于遗传优化BP神经网络GA-BP的数据分类预测Matlab 多特征输入多类别输出 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人...
GA-BP回归预测 | Matlab 遗传算法优化算法优化BP神经网络回归预测
qq_59747472的博客
09-21 120
在机器学习和人工智能领域，BP神经网络一直是一种常用的回归预测模型。然而，由于网络结构复杂性和参数调整的困难性，BP神经网络的性能往往受到限制。为了克服这些限制，研究人员提出了许多优化算法来改进BP神经网络的性能。其中，遗传算法是一种常用的优化算法之一，可以有效地优化BP神经网络的权重和阈值。遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，搜索最优解。在优化BP神经网络中，遗传算法可以被用来优化网络的权重和阈值，以提高网络的性能和预测精度。首先，我们需要定义适应度函数。
神经网络在农业领域的应用：智能农业与食品安全
AI天才研究院
01-03 618
1.背景介绍 农业是人类社会的基础产业，对于人类的生存和发展具有重要的意义。随着人类社会的发展，农业产业也在不断发展和进步。随着计算机科学和人工智能技术的不断发展，人们开始将这些技术应用到农业产业中，以提高农业产品的质量和生产效率。神经网络是人工智能领域的一个重要技术，它可以用来解决许多复杂的问题。因此，在农业领域，神经网络技术的应用具有广泛的前景和潜力。 在这篇文章中，我们将讨论神经网络在农...
三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅
2509_94268504的博客
11-29 468
通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。
Transport Delay模块的PLC实现(博途PLC SCL源代码)
RXXW_Dor的博客
12-01 26
一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。
探索Matlab/Simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1
最新发布
2503_94171280的博客
12-02 590
Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。
Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。 程序会生成四种...
2500_94292699的博客
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实测发现卡尔曼滤波对突发噪声效果不错，维纳滤波适合稳态噪声，低通简单粗暴，自适应滤波处理非平稳信号有点东西。下回试试结合深度学习的降噪方案，应该能再战十年。这段代码骨架里藏着三个关键点：音频读取时自动获取采样率fs，时间轴t的生成方式，以及后续处理保持采样率一致。这里把语音信号当作匀速运动物体来处理（虽然物理上有点鬼扯），但预测-更新的迭代机制确实能有效追踪信号变化。灰度原始信号和蓝色处理信号的搭配在论文里用烂了，但确实直观。Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 256
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
基于时间注意力机制的BiLSTM网络(TPA-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
11-28 523
本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时间注意力机制(TPA)的时间序列预测模型TPA-BiLSTM。该模型通过BiLSTM层提取双向时序特征，再利用时间注意力机制自动学习各时间步的重要性权重，最后通过全连接层实现预测。实验采用Matlab2024b环境，核心程序包含数据归一化、模型训练和预测等步骤。结果显示，该模型在训练集和测试集上均能有效拟合实际值，平均绝对误差分别为err1和err2。理论分析表明，BiLSTM可同时捕捉过去和未来信息，而时间注意力机制通过计算能量值和softmax归一
基于遗传算法与粒子群优化的BP神经网络多输入单输出预测模型
本资源围绕如何利用群体智能优化算法提升传统BP神经网络在多输入单输出（MISO）预测任务中的性能展开，详细阐述了遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）的工作原理及其与BP神经网络结合的应用方式。文章从实际问题...
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