基于GA+SA+BPNN模拟退火遗传优化的BP神经网络预测算法matlab仿真

最新推荐文章于 2025-12-04 23:44:51 发布
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分类专栏： MATLAB仿真案例 文章标签： 神经网络 matlab GA+SA+BPNN 模拟退火 BP神经网络预测 遗传优化
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/131465794
该博客介绍了基于GA+SA+BPNN的模拟退火遗传优化BP神经网络在钢带厚度预测中的应用。通过遗传和模拟退火算法优化神经网络权重和偏差，提高预测精度和训练效率，MATLAB源码和算法概述详尽阐述了实现步骤。
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基于模拟退火算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码
Jack旭的博客
08-24 623
本案例数据一共2000组，其中1900组用于训练，100组用于测试。数据的输入为2维数据，预测的输出为1维数据。
差分进化算法DE优化BPNN
蜀山小道士的blog
12-03 2226
(一)DE的基本原理 主要操作：变异 - 交叉 - 选择  (二)DE优化BPNN %载入数据 data = csvread('D:\matlab2016a\OA\sample.csv'); %划分数据集 rv = rand(1,size(data,1)); [value,index] = sort(rv); x_train = data(index(1:150),1:2);y_tra...
粒子群优化BPNN的python实现代码.rar
06-25
粒子群优化算法对BPNN进行超参数优化的python代码实现，亲测可用
WCA水循环算法优化BP神经网络（WCA-BPNN）回归预测MATLAB代码
m0_70498924的博客
05-09 357
WCA水循环算法优化BP神经网络（WCA-BPNN）回归预测MATLAB代码（有优化前后的对比） 代码注释清楚。 main为运行主程序，可以读取本地EXCEL数据，使用换自己数据集。 很方便，容易上手。 （以电厂运行数据为例） main为运行主程序，可以读取本地EXCEL数据，使用换自己数据集。 很方便，容易上手。 （以电厂运行数据为例） ID:6945664558680824 总有刁民膜拜朕 技术交流 资源共享 莫如博客陪您进步！ 原创文章，转载请注明链
深度学习 零散知识点
m0_37688951的博客
09-22 689
from scipy.stats import truncnorm a = truncnorm.rvs(0.0, 0.3, size=(128, 1)) 实现效果是 a 元素取值范围为（0.0--0.3），且满足正态分布
m基于GA遗传优化的BP神经网络时间序列预测算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
11-30 1946
通过MATLAB对BP神经网络，基于遗传优化的BP神经网络，基于改进遗传优化的BP神经网络以及基于改进遗传优化的组合BP神经网络等多种算法的股价预测性能。从仿真结果可知，基于改进遗传优化的组合BP神经网络性能略优于改进遗传优化的BP神经网络，而比起传统的BP神经网络预测算法和基于传统遗传优化的BP神经网络预测算法，具有较大的性能优势。在BP神经网络中，隐含层数量对神经网络的性能有着至关重要的影响，如果隐含层数量过多，会大大增加BP神经网络的内部结构的复杂度，从而降低学习效率，增加训练时间；
遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)回归预测-Matlab代码实现
MATLAB神经网络
04-23 6400
在使用遗传算法优化BP神经网络的回归预测问题时，将BP神经网络的参数作为遗传算法优化的目标函数，以预测误差作为适应度函数，不断更新BP神经网络的参数，以期得到更优的回归预测结果。遗传算法的主要思想是模拟生物进化过程中的自然选择和适应度递增的过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化种群的适应度，最终得到最优解。在使用遗传算法优化BP神经网络的回归预测问题时，可以结合遗传算法优化算法的搜索能力和BP神经网络的学习能力，充分利用两者的优点，从而得到更好的回归预测结果。（5）BP和GA-BP模型的回归图。
BP神经网络优化 | MATLAB基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的预测模型（含完整代码）
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遗传算法(GA)优化BP神经网络进行预测，包含完整代码，适合新手入门使用。本模型可以结合自己的数据集进行预测，需要自行修改的地方均会使用【】进行标注。使用前需要安装一下遗传算法工具箱。
遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)回归预测-Matlab代码实现-附带使用教程及注意事项
MATLAB神经网络
09-18 3246
BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）是一种按误差反向传播训练的多层前馈网络，基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。BP神经网络包括信号正向传播和反向传播调整两个过程，即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。
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基于GA+SA+BPNN模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测matlab仿真+含代码操作演示视频
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基于GA+SA+BPNN模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab...
基于遗传模拟退火优化BP神经网络的回归预测及Matlab实现
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内容概要：本文介绍了如何使用遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）优化BP神经网络（BPNN），以提高回归预测的准确性。文中详细展示了两种优化方法的具体实现步骤及其Matlab代码。首先，数据经过归一化处理并划分为...
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08-29
回归预测|基于遗传优化BP神经网络的数据回归预测Matlab程序GA-BP 多特征输入单输出 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...
基于混合遗传算法与蚁群算法优化的BP神经网络回归预测MATLAB代码（GA-ACO-BPNN）——适合初学者，以电厂运行数据为例
05-04
内容概要：本文详细介绍了基于混合遗传算法-蚁群算法优化BP神经网络回归预测（GA-ACO-BPNN）的MATLAB实现及其在电厂运行数据处理和预测中的应用。首先，通过主程序main.m读取并预处理Excel数据，确保数据格式正确并...
INT301 Bio-computation 生物计算（神经网络）Pt.9 自我组织特征映射（Self-Organizing Fearure Map）
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11-30 783
自我组织映射(SOM)是一种模拟大脑神经元自组织特性的无监督学习算法。它通过竞争学习机制将高维输入数据映射到低维(通常二维)离散空间，同时保持输入数据的拓扑结构。SOM算法包含三个核心过程：竞争(选择最佳匹配神经元)、合作(激活邻近神经元)和突触适应(调整权重)。这种机制使得相似输入在输出空间中彼此靠近，形成有序的特征映射(如音调映射、视网膜映射等)。SOM通过"墨西哥帽"函数实现短程兴奋和长程抑制，可用于数据降维和模式识别，广泛应用于数据可视化和特征提取领域。
反向传播算法是什么？和神经网络的关系？
严文文 Chris
12-04 255
神经网络是“大脑结构”，反向传播是“学习方法”。大脑= 硬件（有1000亿神经元怎么连接）反向传播= 学习方法（考试后如何高效复习）没有反向传播的神经网络，就像有肌肉没教练的运动员——潜力巨大，但不知道怎么进步。有了反向传播，神经网络才从“静态结构”变成了真正的学习系统——能从错误中学习，越变越聪明。
深度信念神经网络DBN的碳排放量预测
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本文研究了基于深度信念网络(DBN)的碳排放量预测方法。DBN是一种深度学习神经网络，通过多层受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠实现特征提取和非监督学习。研究构建了包含三个隐含层的DBN模型，使用200次迭代训练RBM层，节点数分别为108、106和125个。实验结果表明，DBN能有效处理大输入数据，通过无监督学习实现自动降维，对碳排放量预测具有较好效果。未来可考虑将DBN与拟合能力更强的神经网络结合，以提升模型性能。该研究为碳排放预测提供了一种新的深度学习解决方案。
神经网络的前向传播、反向传播、优化器分别是什么？有什么关系？
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组件作用类比输出前向传播计算预测结果模拟考试预测值 + 损失反向传播计算每个参数的梯度试卷分析每个权重的调整方向优化器根据梯度更新参数学习方法新的参数值记住这个循环for 每个训练周期:# 前向预测 = 网络(输入数据)损失 = 比较(预测, 真实标签)# 反向梯度 = 反向传播(损失)# 优化优化器.更新参数(梯度)
INT301 Bio-computation 生物计算（神经网络）Pt.10 联想存储器与HOPFIELD网络
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联想存储器是一种内容可寻址的存储结构，能够通过输入模式直接匹配并回忆相关数据，而不依赖物理地址。它分为自联想和异联想两种类型：自联想存储器的输入输出模式相同，用于纠正错误或补充不完整信息；异联想存储器的输入输出模式不同，实现跨模式关联。联想存储器的核心功能包括通过部分或不完整模式回忆完整信息，其学习算法类似Hebbian规则，通过累加输入输出向量的外积计算权重矩阵。虽然主项能实现正确联想，但串扰项可能影响准确性。这种存储方式在数据修复、模式识别等领域具有重要应用价值。
下一代神经网络：架构革新、能效优化与智能融合的理论综述
andeyeluguo的博客
11-29 178
此外，无监督学习方面，基于脉冲时序依赖可塑性（STDP）的局部学习规则被用于构建多层SNN，如Meng等人提出的Spiking Inception模块[6]，有效提升了特征提取能力。例如，清华大学团队基于忆阻器阵列构建的SNN芯片[24]，在CIFAR-10上实现>10 TOPS/W的能效比。脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）作为第三代神经网络模型，通过模拟生物神经元的离散脉冲发放机制，实现了事件驱动的稀疏计算，理论上可比传统ANNs降低数个数量级的能耗[2]。
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