基于Jaya优化JAYA前馈神经网络FNN研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本研究聚焦于利用 Jaya 算法对 JAYA 前馈神经网络（FNN）进行优化，通过深入剖析 Jaya 算法与 JAYA FNN 的原理，设计优化策略，调整网络参数。实验结果表明，优化后的 JAYA FNN 在收敛速度、预测精度等方面相较于传统网络有显著提升，为神经网络在复杂问题求解中的应用提供了新的思路和方法。

一、引言

在人工智能快速发展的背景下，前馈神经网络（FNN）作为一种经典的神经网络模型，在模式识别、数据预测等众多领域得到广泛应用 。JAYA FNN 结合了 JAYA 算法思想，具备一定的自适应学习能力，但在处理复杂问题时，仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。Jaya 算法作为一种高效的全局优化算法，具有结构简单、参数少的特点，将其应用于 JAYA FNN 的优化，有望进一步提升网络性能，因此开展基于 Jaya 优化 JAYA FNN 的研究具有重要的理论意义和应用价值。

二、Jaya 算法与 JAYA FNN 原理

三、基于 Jaya 优化 JAYA FNN 的方法

四、结论

本研究成功将 Jaya 算法应用于 JAYA 前馈神经网络 FNN 的优化，通过合理设计优化方法，在回归和分类任务实验中，优化后的 JAYA FNN 在预测精度和收敛速度方面均优于传统 JAYA FNN 和普通前馈神经网络。然而，本研究仍存在一些局限性，如在处理大规模复杂数据集时的性能表现还有待进一步研究。未来可以探索将 Jaya 优化的 JAYA FNN 应用于更多实际场景，并结合其他优化技术进一步提升网络性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘屾.基于生成检查网络的电力负荷短期预测方法研究[D].兰州理工大学,2023.

[2] 电力系统及其自动化.基于生成检查网络的电力负荷短期预测方法研究[D]. 2023.

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