备战数学建模45-粒子群算法优化BP神经网络(攻坚站10)

最新推荐文章于 2025-01-06 19:16:26 发布
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分类专栏： Matlab+Lingo+SPSS+SAS+stata 文章标签： 粒子群优化 BP神经网络 NBA预测 权值优化 冠军预测
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BP神经网络主要用于预测和分类，对于大样本的数据，BP神经网络的预测效果较佳，BP神经网络包括输入层、输出层和隐含层三层，通过划分训练集和测试集可以完成模型的训练和预测，由于其简单的结构，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，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法或粒子群算法等对神经网络进行优化。
 

目录

一、pso+bp预测2022年勇士和凯尔特人夺冠情况

1.1、数据准备

1.2、粒子群优化BP神经网络流程图

1.3、BP神经网络和粒子群参数设置

1.4、pso+bp的完整MATLAB代码

1.5、预测结果

1.6、小结

一、pso+bp预测2022年勇士和凯尔特人夺冠情况

1.1、数据准备

训练集的输入数据和输出数据，如下一共36*14的数据，前面18行是勇士队的训练数据，其中前13列是输入，最后一列是输出。后面的18行是凯尔特人的训练数据，

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备战数学建模40-遗传算法优化bp神经网络(攻坚站4)
nuist_NJUPT的博客
09-07 2154
本文是利用bp神经网络进行分类，是分类问题，当然也可以理解为预测问题，一共采取的共12组数据，其中9组数据作为训练，3组数据作为测试，数据如下：所有数据已经进行完归一化操作。训练集输入数据如下：其中15*9，一共15个输入，每一列表示一个个体，一共9个个体，每个个体包含15个输入。训练集的输出数据如下：一共9列，每一列代表一个类别。测试集是三组，训练集是9组，这边就不放测试集的数据了。
备战数学建模38-粒子群算法pso番外篇1(攻坚战2)
nuist_NJUPT的博客
09-06 1492
粒子群算法最初是根据鸟类群体行为得到的启发，对鸟群行为进行仿真的算法，是一种启发式算法，也就是智能优化算法，利用信息共享，通过中间信息进行改进搜索，从而获得问题的可行解。我们简单从下图去体会一下粒子群算法，就是有多个鸟，每个鸟相当于一个粒子，每只鸟的位置受自己认知的历史最佳位置和当前距离食物最近的鸟的位置的影响。我们进一步分析这个图，可以得到两个公式，第一个是速度公式，即每只鸟的当前速度受上一步的速度惯性，自我认知和社会认知三部分影响，第二个是位置公式，即每只鸟的位置受上一位置和上一位置的速度的影响。
粒子群优化算法训练神经网络
05-24
This add-in to the PSO Research toolbox (Evers 2009) aims to allow an artificial neural network (ANN or simply NN) to be trained using the Particle Swarm Optimization (PSO) technique (Kennedy, Eberhart et al. 2001). This add-in acts like a bridge or interface between MATLAB’s NN toolbox and the PSO Research Toolbox. In this way, MATLAB’s NN functions can call the NN add-in, which in turn calls the PSO Research toolbox for NN training. This approach to training a NN by PSO treats each PSO particle as one possible solution of weight and bias combinations for the NN (Settles and Rylander ; Rui Mendes 2002; Venayagamoorthy 2003). The PSO particles therefore move about in the search space aiming to minimise the output of the NN performance function. The author acknowledges that there already exists code for PSO training of a NN (Birge 2005), however that code was found to work only with MATLAB version 2005 and older. This NN-addin works with newer versions of MATLAB till versions 2010a. HELPFUL LINKS: 1. This NN add-in only works when used with the PSORT found at, http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28291-particle-swarm-optimization-research-toolbox. 2. The author acknowledges the modification of code used in an old PSO toolbox for NN training found at http://www.mathworks.com.au/matlabcentral/fileexchange/7506. 3. User support and contact information for the author of this NN add-in can be found at http://www.tricia-rambharose.com/ ACKNOWLEDGEMENTS The author acknowledges the support of advisors and fellow researchers who supported in various ways to better her understanding of PSO and NN which lead to the creation of this add-in for PSO training of NNs. The acknowledged are as follows: * Dr. Alexander Nikov - Senior lecturer and Head of Usaility Lab, UWI, St. Augustine, Trinidad, W.I. http://www2.sta.uwi.edu/~anikov/ * Dr. Sabine Graf - Assistant Professor, Athabasca University, Alberta, Canada. http://scis.athabascau.ca/scis/staff/faculty.jsp?id=sabineg * Dr. Kinshuk - Professor, Athabasca University, Alberta, Canada. http://scis.athabascau.ca/scis/staff/faculty.jsp?id=kinshuk * Members of the iCore group at Athabasca University, Edmonton, Alberta, Canada.
粒子群算法优化BP神经网络
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zpxyklmwjlq的博客
06-09 3万+
刚学粒子群算法，然后用粒子群算法优化神经网络的隐藏节点数，代码写的不是太好，如果代码有问题，请大家多多指教。第一次写博客，多多包涵。 本文的粒子群算法用的是标准粒子群算法，权重更新采用线性递减策略。
通过粒子群优化算法（PSO）优化BP神经网络（matlab代码）
最新发布
fx666_的博客
01-06 1763
在PSO算法中，每个粒子代表一个潜在的解，粒子在解空间中飞行，通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己的速度和位置。BP神经网络的学习过程主要通过反向传播算法实现，即通过计算网络输出与期望输出之间的误差，然后将误差反向传播到网络的每一层，调整权重和偏置，使网络的输出尽可能接近期望输出。在粒子群优化BP神经网络中，每个粒子代表一个权重和偏置的组合。粒子的位置即为网络的权重和偏置，速度则表示粒子在解空间中的移动方向和速度。在粒子群优化过程中，每次迭代后，将粒子的位置作为网络的权重和偏置，进行BP神经网络的训练。
粒子群算法优化BP神经网络(MATLAB代码)
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04-26 1521
粒子群算法优化BP神经网络(MATLAB代码)
粒子群优化BP神经网络代码
04-12
利用PSO优化BP神经网络的初始权值和阈值，使仿真结果更加稳定。
基于粒子群优化的BP神经网络算法
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09-12 1920
基于粒子群优化的BP神经网络算法（Particle Swarm Optimization Backpropagation Neural Network，PSO-BPNN）是一种利用粒子群优化算法优化BP神经网络的算法。
粒子群算法应用——BP神经网络优化
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10-19 1595
本篇文章使用粒子群算法寻找BP神经网络最优权值来改善BP神经网络的性能。BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，具有强大的非线性映射能力和优良的多维函数映射能力。BP神经网络由输入层、隐藏层（可有多个）和输出层组成。每个神经元都与前一层的所有神经元相连，通过加权和的方式传递信号，并经过激活函数进行非线性变换。
备战数学建模39-粒子群算法pso进阶应用番外篇2(攻坚战3)
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09-06 1949
粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的优化方法。马良教授在他的著作《蚁群优化算法》一书的前言中写到：自然界中的蚁群，鸟群，鱼群，羊群，牛群，蜂群等都时时刻刻在给与我们某种启示，只不过我们往往忽略了大自然给予我们的最大的恩赐。
备战数学建模20-BP神经网络算法
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05-13 2791
一、BP神经网路基本原理 1-神经网络的简单介绍 神经网络就是构建输入和输出的一个关系，而这个关系不能通过先验经验进行构建，神经网路通过一个黑箱的关系构建输入和输出的关系，黑箱的关键在于连接权的构建，神经网络一般包含三层，输入层，隐藏层，输出层，输出数据由标准输出数据和实际输出数据，我们需要对神经网络进行训练，训练过程就是通过调整连接权减少输出数据和标准数据之间的误差。神经网络可以用在数学建模的评价，预测，拟合，以及其它工业、经济各个领域。 一个神经网络一般由三层组成，即输入层，隐藏层和..
粒子群优化神经网络算法
03-18
这是一种非常好的优化算法，可以完整运行，请放心下载。
粒子群优化BP神经网络的权值和阈值
06-17
粒子群优化BP神经网络的权值和阈值，内含详细的代码说明，方便大家阅读
改进粒子群算法对BP神经网络的优化
02-23
介绍改进的粒子群算法对BP神经网络的优化的pdf文档，共同学习下
粒子群算法优化神经网络程序
11-07
采用粒子群算法优化bp神经网络的权值和阈值，实现神经网络学习性能的提升
PSO粒子群算法优化神经网络
07-21
PSO粒子群算法优化神经网络，针对bp神经网络容易陷入局部极小，收敛速度慢的缺点，利用pso优化神经网络，提高了网络的泛化能力。
粒子群算法优化的BP神经网络回归预测（Matlab）
weixin_46039719的博客
06-15 7522
BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。本文章代码可改性强，注释详细，替换输入与输出后即可满足不同的任务，实现自己想要的功能，适合新入门神经网络的同学学习。........................
粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现
MATLAB神经网络
05-04 9175
粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现
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08-12
BP神经网络可以用于数学建模。数学建模是将实际问题转换为数学模型的过程，而BP神经网络则可以通过学习和调整网络的权值和阈值来拟合实际数据，并提供对未知数据的预测和评价。神经网络通过一个黑箱的关系构建输入和输出的关系，并通过调整连接权减少输出数据和标准数据之间的误差。因此，BP神经网络可以被应用于数学建模中的评价、预测、拟合以及其他工业和经济领域的问题中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [数学建模-BP神经网络模型](https://blog.youkuaiyun.com/qq_63974399/article/details/127837583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [备战数学建模20-BP神经网络算法](https://blog.youkuaiyun.com/nuist_NJUPT/article/details/124727834)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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