使用BAS改进BP神经网络进行数据预测的MATLAB源代码

最新推荐文章于 2024-03-08 00:00:27 发布
最新推荐文章于 2024-03-08 00:00:27 发布
阅读量187 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 神经网络 matlab 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PixelLoom/article/details/132135332
Matlab 专栏收录该内容
186 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用天牛须算法（BAS）改进BP神经网络，以解决其训练速度慢和易陷入局部最小值的问题。通过MATLAB源代码展示了BAS优化的BP神经网络在数据预测中的应用，提高了模型预测精度和效率。

使用BAS改进BP神经网络进行数据预测的MATLAB源代码

在数据科学领域，BP神经网络是一种广泛应用于数据预测和分类的机器学习模型。然而，BP神经网络存在一些缺陷，例如易陷入局部最小值、训练速度慢等问题。为了解决这些问题，研究人员引入了天牛须算法BAS来优化BP神经网络。

BAS是一种新型的进化算法，可模拟天牛的觅食行为，以搜索最优解。通过将BAS与BP神经网络相结合，可以提高模型预测精度和训练速度。

下面是使用BAS改进BP神经网络进行数据预测的MATLAB源代码：

% 数据预处理
load data.mat % 加载数据文件
data = data'; % 转置矩阵
nData = size(data,
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测matlab源码
qq_59747472的博客
10-12 759
1 算法介绍 针对传统预测深孔加工中钻削力精度不高的问题以及BP神经网络本身存在的缺陷,提出了BAS-BP神经网络预测模型.文章基于天牛须算法与BP神经网络相互结合,利用天牛须算法计算优化BP神经网络中的初始权值与阀值,从而建立BAS-BP神经网络的预测模型.并与传统BP神经网络预测模型进行对比.结果表明BAS-BP神经网络克服了训练时间长,收敛速度慢的缺点,预测精度明显提高. 2 部分代码 %% 用天牛须算法来优化BP的权值和阈值,数据样本为测试数据，非论文实际数据，样本60个，其中每个样
【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测matlab代码
qq_59747472的博客
12-02 615
1 算法介绍 针对传统预测深孔加工中钻削力精度不高的问题以及BP神经网络本身存在的缺陷,提出了BAS-BP神经网络预测模型.文章基于天牛须算法与BP神经网络相互结合,利用天牛须算法计算优化BP神经网络中的初始权值与阀值,从而建立BAS-BP神经网络的预测模型.并与传统BP神经网络预测模型进行对比.结果表明BAS-BP神经网络克服了训练时间长,收敛速度慢的缺点,预测精度明显提高. 2 部分代码 %% 用天牛须算法来优化BP的权值和阈值,数据样本为测试数据，非论文实际数据，样本60个，其中每个样
基于天牛须算法（Beetle Antler Search Algorithm, BAS）优化的BP神经网络实现数据预测
network_web569的博客
09-22 293
首先，我们导入数据，并初始化BP神经网络的权重和偏差。然后，定义BAS算法的参数，并进行初始化。接下来，通过BAS算法的主循环来更新每个个体的位置和速度，并计算适应度。然而，神经网络的性能往往受到初始权重和偏差的选择以及网络结构的影响。为了提高神经网络的性能，我们可以使用优化算法来调整神经网络的参数。本篇文章将介绍如何使用天牛须算法（BAS）来优化BP神经网络，并提供相应的MATLAB源代码。BP神经网络是一种前向反馈神经网络，通过反向传播算法来调整网络的权重和偏差，以减小预测输出与实际输出之间的误差。
【风电功率预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测【含Matlab源码 760期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-12 2600
遗传算法优化BP神经网络GA-BP风电功率预测 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！
BAS_BP_bas_BAS-BP_神经网络_改进预测算法_改进天牛须
09-11
利用天牛须算法改进了BP神经网络，提高了预测精度
精选资源
【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测matlab源码2.zip
10-20
该资源是一个包含基于天牛须算法（Bee Algorithm, BAS）优化的BP神经网络的数据预测MATLAB源代码。这个模型主要用于解决非线性问题的预测，例如时间序列分析、经济预测、工程参数估计等。接下来，我们将深入探讨相关...
【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测matlab源码3.zip
12-03
【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测的MATLAB源码是一种结合了生物进化策略与神经网络技术的预测方法。在机器学习和数据分析领域，这样的模型能够有效地处理复杂的非线性关系，从而提高预测的...
【BP数据预测】天牛须算法优化BP神经网络BAS-BP数据预测【含Matlab源码 1318期】.zip
最新发布
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
【BP数据预测】天牛须算法优化BP神经网络BAS-BP数据预测【含Matlab源码 1316期】.zip
06-23
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命...
matlab基于遗传算法的BP神经网络优化算法（附代码）
M-博客
03-28 9669
神经网络概述 BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是 Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%~90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。 BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例
天牛须智能算法(BAS)加模糊神经网络对水质预测&离散模糊控制MATLAB程序.zip
06-17
该资源内包括两个东西，一个是用天牛须智能算法(BAS)配合模糊神经网络对水质评估的论文说明，另一个是有关于离散模糊控制的MATLAB程序，可以通过第二个了解相关的模糊神经网络原理
BAS-PID（matlab模型及程序）.zip
06-03
天牛须算法优化的PID控制器，matlab实现
基于matable实现的天牛须算法，bas.m
04-16
基于matable实现的天牛须算法。天牛须搜索算法 [2] 是一种生物启发的智能优化算法，是受到天牛觅食原理启发而开发的算法，其仿生原理如下： 天牛须搜索的原理： 当天牛觅食时，天牛并不知道实物在哪里，而是根据食物气味的强弱来觅食。天牛有两只长触角，如果左边触角收到的气味强度比右边大，那下一步天牛就往左飞，否则就往右飞，依据这一原理天牛可以找到食物。
天牛须算法-python代码，BAS.py
07-09
python代码的天牛须算法，天牛须算法是最近几年提出的优化算法，算法无需多个种群，因此计算速度快,
【股价预测】遗传算法优化BP神经网络预测股价【含Matlab源码 1250期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-01 228
遗传算法优化BP神经网络预测股价 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
混沌算法 matlab,混沌算法优化BAS算法
weixin_34513260的博客
03-24 1762
自己改的，没什么理论依据，仅供参考%function BAS()%bas:beetle antenna searching for global minimum天牛须算法搜索全局最小值clearclose all%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%parameter setup参数设置%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【智能优化算法】天牛须搜索-BAS （附MATLAB、C++以及Python源码）
qq_36130719的博客
08-24 1030
天牛须搜索（Beetle Antennae Search, BAS）算法是2017年新提出的一种元启发式搜索算法。该算法启发于天牛觅食原理，它将系统初始化为一组随机解，通过比较天牛左右两须所感知到的气味浓度值更新天牛下一步飞往的位置，迭代地向全局最优值进化。与其它智能算法相比，该算法不需要梯度信息，原理简单仅有几行核心代码，容易实现，因此具有较快的收敛速度。仿生原理：当一只天牛觅食时，它并不知道食物的具体位置，而是通过长触角嗅到的食物气味强弱决定自己下一步飞往的方向从而找到食物。...
使用BAS算法优化BP神经网络实现数据预测
BUG？不存在的！
06-28 372
而这些特性也可以看作是算法中的一些参数，通过对这些参数进行优化，可以得到更好的结果。接着，我们使用训练集的数据来训练模型，并计算模型在测试集上的预测精度。如果预测精度不够高，我们可以对BAS算法的参数进行调整并反复训练，直到得到最优的模型。在这里，除了常规的神经网络结构，我们还要设置优化器为BAS算法，并对BAS算法的相关参数进行设置。接着，我们可以使用MATLAB编写代码，并引入BP神经网络和BAS算法的函数库。通过以上方法，我们可以使用BAS算法优化BP神经网络，获得更精确的数据预测结果。
【故障识别】基于人工蜂群优化算法ABC优化BP神经网络的故障识别附matlab代码
m0_60703264的博客
03-08 1339
故障识别在工业生产中至关重要，本文提出了一种基于人工蜂群优化算法（ABC）优化BP神经网络的故障识别方法。该方法利用ABC算法优化BP神经网络的权重和阈值，提高网络的识别精度。实验结果表明，该方法具有良好的识别性能，可以有效识别工业设备的故障。引言故障识别是工业生产中一项重要的任务，可以帮助及时发现设备故障，避免事故发生。BP神经网络是一种常用的故障识别方法，但是其识别精度受网络权重和阈值的影响较大。人工蜂群优化算法（ABC）是一种基于群体智能的优化算法，具有鲁棒性和全局搜索能力。
基于天牛须优化的BAS-BP神经网络预测精度提升
资源摘要信息:"本次分享的资源专注于对基础的BP神经网络进行改进，通过集成天牛须算法，提出了一个新的预测模型，即BAS-BP神经网络模型。BP神经网络，全称为反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值