【BP分类】蝗虫算法优化BP神经网络GOA-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 4998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 2024-07-10 17:44:48 首次发布
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🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

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蝗虫算法是一种模拟自然界蝗群觅食行为的种群智能优化算法，它通过群体协作和随机行为相结合，寻找最优解。将这种算法应用于BP（Back Propagation，反向传播）神经网络中，可以用于改进BP

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【PID优化】基于matlab遗传算法PID控制器优化设计【含Matlab源码 1144期】
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07-21 3006
1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念2.4 标准的遗传算法2.5 遗传算法的特点2.6 遗传算法的改进方向3 遗传算法流程4 关键参数说明。
【E-DEEC】基于matlab增强的分布式能源有效集群（E-DEEC）【含Matlab源码 1566期】
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12-07 886
增强的分布式能源有效集群（E-DEEC） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【PID优化】基于matlab遗传算法PID控制器优化设计【含Matlab源码 1144期】.zip
11-30
完整代码，可直接运行
Particle Swarm Optimization粒子群优化算法（PSO算法）概念及实战
qilie_32的博客
09-12 2638
Particle Swarm Optimization粒子群优化算法（PSO算法）概念及实战
用于调整PID控制器增益的遗传算法的实现(Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
11-25 789
该存储库包含遗传算法 （GA） 的实现，用于调整 PID 控制器的增益。本研究的重点是无人机（UAV）上使用的PID控制器。autotuning_script.m： 这是一个独立的文件，模拟二阶系统的动力学。调优基于满意度等标准。autotuning_v2： 此文件需要“reference_tracking.slx”Simulink 模型才能运行。基于参考跟踪实现调谐 a 要求的产出。
基于遗传算法的PID参数优化
09-18
一个自己编的遗传算法用来整定PID控制器的参数，运行良好。优化参数良好，可以直接用在MATLAB上仿真，有注释
【BP分类】蝗虫算法优化BP神经网络GOA-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 4998期】.zip
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02-10
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 运行结果效果图； ...
【BP分类】基于matlab蝗虫算法优化BP神经网络GOA-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 4998期】.zip
07-10
智能优化算法优化BP神经网络分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化BP 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化BP 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化BP 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法...
【BP回归预测】蝗虫算法优化BP神经网络GOA-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5161期】.zip
07-18
智能优化算法优化BP神经网络分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化BP 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化BP 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化BP 4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法...
【参数估计】基于WSO算法的太阳能光伏模型参数估计（Matlab实现）
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07-26 384
太阳能光伏(PV)技术因其清洁、可再生的特点，在全球范围内得到广泛应用。为了准确预测光伏系统的性能并优化其运行效率，建立精确的光伏模型是非常必要的。光伏模型通常由一组非线性的方程组成，其中包含多个难以直接测量的参数。因此，参数估计成为了一个关键问题。Whale Optimization Algorithm (WOA) 是一种启发式优化算法，近年来被成功应用于各种工程优化问题，包括光伏模型的参数估计。
基于改进混沌JAYA算法的光伏电池/模块的参数估计（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
10-07 228
该文提出一种增强的混沌JAYA算法，对单二极管和双二极管模型等各种光伏模型的参数进行准确可靠的分类。在所有可再生能源中，太阳能光伏（PV）能源因其绿色，清洁，可持续性等特性而成为常用的能源生产者[2]，[3]。通常，光伏系统的特性是使用电路模型在不同环境中模拟的。最常用的模型是单二极管模型（SDM），双二极管模型（DDM）和三二极管模型（TDM）模型，这些模型可以通过参数识别和数学建模[4]来构建。光伏系统的实际行为主要取决于其未知参数，这些参数不稳定且不均匀，因为光伏模型受到各种问题的影响。
遗传算法优化PID参数的代码
07-02
基于遗传算法的PID参数优化控制的讲解，有很经典的代码可以学习下
Ahmed-ElTahan/Recursive-Least-Squares-with-Exponential-Forgetting:具有时变参数的系统的具有指数遗忘的递归最小二乘法。-matlab开发
06-01
% 此功能由 Ahmed ElTahan 制作%{ 此函数旨在估计动态参数未知时变参数系统使用递归最小二乘与指数遗忘法（RLS）。 经过实验，我们得到系统的输入和输出。 实验的采样时间为Ts秒。 这里的系统是以下形式的传递函数： yz^(-d) Bsys Gp = ------ = -------------- u 系统Asys * y = z^(-d) Bsys * u + e 在哪里： -- y : 系统的输出。 -- u : 控制动作（输入到系统）。 -- e : 白高斯噪声（均值为零的噪声）。 -- Asys = 1 + a_1 z^-1 + a_2 z^-2 + ... + a_na z^(-na)。 -- Bsys = b_0 + b_1 z^-1 + b_2 z^-2 + ... + b_nb z^(-nb)。 -d：系统延迟。 功能输入u : 以列向量形式输入到系统中
MATLAB——基于粒子群算法的PID控制器优化设计
08-21
本代码主要利用MATLAB工具进行MATLAB——基于粒子群算法的PID控制器优化设计的仿真
一种遗传算法与模拟退火算法相结合的启发式搜索方法
10-22
遗传算法是应用于搜寻各类问题最优解的一种方法，因此，基于遗传算法来寻找最大简约树是适合的。但该算法有两个严重的缺点，容易导致过早收敛、以及在进化后期搜索效率低。基于最优原则的最大简约法的启发式搜索，将模拟退火算法引入遗传算法群体更新的阶段，既保证群体多样性，又在后期逐步加快收敛速度，克服遗传算法早熟现象，最终目标是尽量使得最大简约树的树长最小、搜索时间最短。 1 最大简约法算法描述 　　最大简约法通过简约标准可以从现存后代的序列中客观地推测出祖先状态，不仅可以填补分子进化研究中的空白，更是对进化理论研究的重大贡献。利用最大简约方法构建系统发生树，实际上是一个对给定分类单元所有可能的树进行比较的
物流配送车辆调度问题的模型和算法研究
12-23
物流配送车辆调度问题作为一个NP难题，随着客户数量的增加，可选的配送路径方案数量将以指数速度急剧增长。因此，用启发式算法求解该问题就成为人们研究的一个重要方向。本文将在建立物流配送车辆调度问题的数学模型的基础上，研究用爬山算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等现代优化计算方法对其求解。
基于改进遗传算法的卡车和两架无人机旅行推销员问题（D2TSP）（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
10-29 709
本文为解决卡车和两个无人机旅行推销员的问题，表示为串联团队，无人机提供最后一英里的努力。该问题可以解决随机生成坐标的100个城市的D2TSP。最短时间计算基于卡车或无人机在操作中交付的最长时间。操作表示为无人机（或两者）发射、发送交付然后在会合位置恢复的节点或停靠点。每架无人机都受到航程和容量的限制。因此，操作中的停靠范围和停靠次数受到无人机约束的限制。[1]黄书召,田军委,乔路,王沁,苏宇.基于改进遗传算法的无人机路径规划[J.计算机应用,2021,41(02):390-397.
遗传算法与遗传退火算法详解：编程、工具箱及应用实践
weixin_42351520的博客
10-26 1483
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：遗传算法和遗传退火算法是基于自然选择和进化原理的优化计算方法。本资料包深入探讨了这两种算法的概念、编程技巧，以及在Matlab环境下的操作流程。遗传算法涉及编码、选择、交叉和变异等步骤，而遗传退火算法则通过控制温度参数来避免早熟收敛。学习本资源包，你将掌握如何编写算法源代码，使用工具箱高效实现算法，并了解其在工程、机器学习等领域的应用...
【航迹】基于VSLAM的总统航位推算matlab代码
m0_60703264的博客
04-01 1041
引言 总统航位推算对于国家元首的安全和机动性至关重要。传统方法依赖于 GPS 和惯性导航系统 (INS)，但这些方法在某些环境下存在局限性。视觉同时定位和建图 (VSLAM) 是一种新兴技术，它可以通过使用摄像头和传感器构建环境地图来克服这些局限性。VSLAM 技术 VSLAM 是一种计算机视觉技术，它使用摄像头和传感器来构建周围环境的 3D 地图。该技术通过同时定位和建图来实现，其中摄像头图像用于估计相机的位姿，而传感器数据用于更新地图。
基于蝗虫算法优化BP神经网络的故障分类方法
标题“【BP分类】基于matlab蝗虫算法优化BP神经网络GOA-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 4998期】”所描述的是一个结合智能优化算法与人工神经网络的机器学习模型，用于实现工业系统或设备中的故障识别与数据分类...
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