优化BP神经网络预测钢带厚度的Matlab程序设计

最新推荐文章于 2025-11-29 20:13:30 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechGlide/article/details/132195615
本文介绍了如何使用MATLAB结合模拟退火遗传算法优化BP神经网络，以更精确地预测钢带厚度。通过训练数据集构建神经网络，设定输入、隐藏和输出层，然后应用优化算法调整权重，最终实现对新数据的高效预测。

优化BP神经网络预测钢带厚度的Matlab程序设计

随着工业制造技术的不断升级和发展，对于钢带厚度精准预测的需求也越来越高。传统的预测方法往往存在误差较大、运算速度缓慢等问题，因此本文基于模拟退火遗传算法对BP神经网络进行优化，使其能够更加准确地预测钢带厚度。

首先，我们需要准备训练数据。这个数据集包含了一系列钢带生产过程中的参数和对应的实际厚度值。在代码中，我们可以使用如下的方式读取数据：

data = csvread('steel_data.csv');
x = data(:,1:
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【bp预测】基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测matlab源码
qq_59747472的博客
10-12 675
1 简介 翘曲量预测精度是注塑成形优化的难点.文章以某零件翘曲量为对象,选取注射温度,模具温度,保压压力,保压时间,注射速度等参数,进行数值模拟实验,建立BP神经网络的翘曲量预测模型.针对BP神经网络易陷入局部最优解的缺陷,设计一种基于模拟退火遗传算法优化的BP网络模型,与BP网络的预测精度对比.结果表明,基于模拟退火遗传算法优化的BP网络模型预测精度高于BP网络模型,同时加快收敛速度,增强全局搜索能力. 1.1 模拟退火算法 1.2 BP神经网络 1.3 模拟退火算法改进遗传算法 2
使用MATLAB实现退火遗传算法优化BP神经网络进行钢带厚度预测
RswtPerl的博客
09-17 71
退火遗传算法（Simulated Annealing Genetic Algorithm, SAGA）是一种经典的全局优化算法，通过模拟退火的概念和遗传算法的思想，可以在复杂问题中找到全局最优解。通过不断迭代优化神经网络的参数，我们可以获得更准确的钢带厚度预测结果。输入特征可以包括钢带的宽度、长度、温度等信息，而目标输出则是钢带的厚度。通过运行这段代码，你可以实现钢带厚度预测模型的优化，并获得预测结果的准确性评估。是通过优化后的BP神经网络对输入数据进行预测得到的输出结果，请注意，上述代码中的。
【bp预测】基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测
m0_60703264的博客
09-04 1750
一、模拟退火算法 模拟退火算法： 为了解决局部最优解问题， 1983年，Kirkpatrick等提出了模拟退火算法（SA）能有效的解决局部最优解问题。我们知道在分子和原子的世界中，能量越大，意味着分子和原子越不稳定，当能量越低时，原子越稳定。‘退火’是物理学术语，指对物体加温在冷却的过程。模拟退火算法来源于晶体冷却的过程，如果固体不处于最低能量状态，给固体加热再冷却，随着温度缓慢下降，固体中的原子按照一定形状排列，形成高密度、低能量的有规则晶体，对应于算法中的全局最优解。而如果温度下降过快...
【BP-预测】基于模拟退火算法改进遗传算法优化BP神经网络预测matlab源码
m0_60703264的博客
08-29 2423
一、模拟退火算法 固体退火原理：当固体温度较高时，物质内能较大，固体内部分子运动剧烈；当温度逐渐降低时，物体内能也随之降低，分子运动趋于平稳；当固体温度降到常温时，固体内部分子运动最终平稳。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e^(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。 1.1、模拟退火算法步骤 1.2 模拟退火算法流程图 二、遗传算法 三、BP神经网络 四、部分代码 %% 基于模拟退火遗传算法优化BP
【钢带厚度预测】基于matlab模拟退火遗传算法优化BP神经网络CS-GA-BP钢带厚度预测【含Matlab源码 1285期】
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09-05 1419
模拟退火遗传算法优化BP神经网络CS-GA-BP钢带厚度预测 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！
基于MATLAB的模拟退火遗传算法优化BP神经网络用于钢带厚度预测
NoerrorCode的博客
07-15 303
本文在钢带厚度预测问题上对比了BP神经网络、模拟退火算法优化BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络三种方法。实验结果表明，优化后的BP神经网络相比于传统的BP神经网络在钢带厚度预测精度上有显著提高。本文提出了一种基于MATLAB的模拟退火遗传算法优化BP神经网络的方法，旨在提高钢带厚度预测的准确性和效率。而BP神经网络作为一种强大的模式识别工具，能够通过学习和训练得到输入与输出之间的非线性映射关系，因此在钢带厚度预测中具有广泛的应用前景。实验结果表明，优化后的神经网络在钢带厚度预测中具有更好的性能。
【钢带厚度预测】模拟退火遗传算法优化BP神经网络CS-GA-BP钢带厚度预测【含Matlab源码 1285期】
Matlab912100926的博客
08-12 387
模拟退火遗传算法优化BP神经网络CS-GA-BP钢带厚度预测 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！
【Matlab钢带厚度预测】模拟退火遗传算法优化BP神经网络钢带厚度预测【含源码 1285期】
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11-30 279
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab钢带厚度预测】模拟退火遗传算法优化BP神经网络钢带厚度预测【含源码 1285期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1]王惠琳,胡树根,王耘.基于模拟退火遗传算法优化的BP网络在质量预测中的应用[J]. 轻工机械. 2011,29(04) ...
【Matlab优化预测】遗传算法优化BP神经网络预测【含源码 1376期】
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11-28 173
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab优化预测】遗传算法优化BP神经网络预测【含源码 1376期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1]张彦粉,魏华,葛纪者,邹洋.基于遗传算法优化BP神经网络的可食用油墨粘度的预测[J]. 包装工程. 2021,42(19) ...
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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
05-17
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...
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【bp预测】基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测matlab源码.zip
10-20
在本项目中，我们关注的是如何使用模拟退火遗传算法优化BP神经网络来预测钢带的厚度。这是一个典型的机器学习应用，特别是在工业生产过程控制中，精确预测产品的关键参数至关重要。接下来，我们将深入探讨相关知识点...
基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测.zip
08-05
其中，“基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测”项目是将优化算法应用于提高神经网络预测精度的典型范例。特别是在钢带生产过程中，精确预测厚度对于保证产品质量和生产效率至关重要。本项目集中探讨了...
【bp预测】基于模拟退火遗传算法优化BP神经网络的钢带厚度预测.md
08-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a ...擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。 替换数据可以直接使用，注释清楚，适合新手
基于Transformer的量子神经网络：理论、进展与展望
andeyeluguo的博客
11-29 39
例如，在自回归采样中，我们可以依次确定每个自旋的状态（上或下），前一个自旋的状态会影响后一个自旋的概率分布。这与Transformer处理文本序列（每个词受上下文影响）或图像块序列（每个块受全局图像内容影响）的方式高度相似。因此，将Transformer作为QNNs的拟设，能够利用其强大的序列建模能力来更精确地捕捉量子态中的复杂关联[8]。
深度学习——神经网络
2303_80634169的博客
11-24 4057
本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
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
11-29 101
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]。
量子神经网络：理论基础、挑战与发展趋势综述
andeyeluguo的博客
11-29 37
量子神经网络（Quantum Neural Networks, QNNs）作为量子计算与人工智能交叉领域的前沿方向，近年来受到广泛关注。其旨在利用量子力学原理增强传统神经网络的表达能力与计算效率，在模式识别、优化求解及生成建模等任务中展现出潜在优势。本文系统综述了量子神经网络的理论基础、典型架构、训练机制及其面临的核心挑战，重点分析了“贫瘠高原”（Barren Plateaus）问题的成因与缓解策略，并探讨了其在含噪声中等规模量子（NISQ）设备上的实现路径与应用前景。
多模态量子神经网络：融合、架构与前沿进展
最新发布
andeyeluguo的博客
11-29 72
MQNNs的核心思想在于，利用量子系统的高维希尔伯特空间和强大的表示能力，对来自不同模态的经典数据进行编码、处理和融合，从而有望在特征提取效率、模型泛化能力和计算复杂度等方面超越纯经典的多模态模型 \cite{qu2023qnmf}。他们将来自不同物理平台（如超导和离子阱）的量子设备的表征数据（如校准参数、噪声谱）视为不同的“模态”，并使用一个专门设计的MQNN来学习一个统一的、平台无关的设备指纹。鉴于当前量子硬件的局限性（如量子比特数少、相干时间短），完全在量子电路上实现复杂的多模态处理尚不现实。
永磁同步电机控制算法--占空比模型预测电流控制
m0_45796409的博客
11-29 220
占空比MPCC是在传统MPCC的基础上引入占空比控制，即计算被价值函数选择出的最优电压矢量的作用时间，让最优电压矢量只作用采样周期的一部分，其余时间由零电压矢量作用。仿真工况：电机空载零速启动，0s阶跃给定转速300rpm，0.5s施加额定负载。将占空比模型预测电流控制与单矢量模型预测电流控制（每部分上图为单矢量）进行对比。在MATLAB/simulink里面验证所提算法，采用和实验中一致的控制周期1e-4，电机部分计算周期为1e-6。
模拟退火遗传算法优化BP神经网络钢带厚度预测
使用基于模拟退火遗传算法优化的BP神经网络进行钢带厚度预测，可以充分利用两种算法的优势。模拟退火遗传算法优化BP神经网络的权重和结构，能够有效避免陷入局部最优解，提高预测的准确性。 ### Matlab应用 Matlab...
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