遗传算法和粒子群算法优化BP神经网络回归模型，打印多个评价指标

最新推荐文章于 2024-05-25 13:34:38 发布
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利用遗传算法GA和粒子群算法PSO优化算法，将BP神经网络训练集的MSE作为适应度函数，获取最优的权值和阈值在反向输入到BP神经网络里构建回归预测模型，同时能够打印出模型的多个评价指标，具体效果可以看图

ID:3250669194443543

Matlab建模


遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是两种常见的优化算法，它们被广泛应用于解决各种复杂的问题。本文将探讨如何利用GA和PSO优化算法，结合BP神经网络构建回归预测模型，并通过评价指标对模型进行评估。

在构建回归预测模型过程中，传统的BP神经网络通常需要手动调整权

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ZlMMZMqyAf
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11-09 433
粒子群算法优化BP神经网络PSO-BP数据预测（多输入多输出） 完整代码和数据，方可运行；数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
GOA、GWO、POA、SA、MFO、GTO、SCA、SOA、MVO多种算法优化BP神经网络附matlab代码
m0_57702748的博客
02-29 567
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lmx1458070445的博客
06-14 9342
解决函数极值问题(二元), 采用三种群智能算法实现, 并进行比较分析 1. 问题重述 求解函数: f(x,y)=6.452(x+0.125y)(cos⁡x−cos⁡(2y))20.8+(x−4.2)2+2(y−7)2+3.226yf(x, y)=\frac{6.452(x+0.125 y)(\cos x-\cos (2 y))^{2}}{\sqrt{0.8+(x-4.2)^{2}+2(y-7)^{2}}}+3.226 yf(x,y)=0.8+(x−4.2)2+2(y−7)2​6.452(x+0.125y.
PSO优化的BP神经网络——python实现
07-01
自己写的，编程渣渣，写的很乱，但也基本实现了，仅供参考。有朋友可以联系我相互讨论学习，
pso神经网络用python_【求】改进一个BP神经网络，用PSO算法
weixin_39867200的博客
12-15 1829
需要高手帮我将程序改进，将BP中的梯度下降法用PSO(粒子群算法)改进！万分感谢。可加我QQ675424730目前的程序(包括数据)clcclearp=[8 110 20 1.0 2.0;9 150 30 5.0 0.09 150 30 5.0 3.0;9 50 3 1.0 2.09 50 3 1.0 0.0;6 50 3 1.0 0.07 70 10 2.0 1.0;8 90 20 3.0 1....
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Python实现PSO粒子群优化算法优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战
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07-07 2183
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03-18
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在matlab程序中，可以实现粒子群算法优化bp神经网络的算法，可用不同数据
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01-04 2293
遗传算法求解车间调度问题 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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07-30 3124
具体结果如下图所示，包括调用的MATLAB神经网络库的各项具体参数，PSO粒子群算法训练过程中的适应度变化曲线，训练集、测试集的预测值和真实值的预测结果对比图，RMSE值以及模型预测结果的散点图等。3.从遗传算法的个体pop中提取权值和阈值的信息，分别为输入层到隐含层的权值(w1)、隐含层的阈值(B1)，隐含层到输出层的权值(w2)，以及输出层的阈值(B2)。总体来说，这段代码实现了使用粒子群算法优化神经网络的权值和阈值，以提高神经网络在回归任务上的预测性能，并对优化后的模型进行评估和可视化。
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