【BP分类】基于果蝇算法优化BP神经网络实现数据分类matlab代码

本文介绍了一种利用果蝇算法优化BP神经网络的方法,旨在提升风电机组齿轮箱故障诊断的准确性和速度。通过优化,BP神经网络的全局寻优能力和泛化性能得到显著增强,实验结果显示该模型在故障诊断中表现出良好的效果。

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1 简介

为有效提高风电机组齿轮箱故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的果蝇算法对BP神经网络进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力.对比发现,果蝇算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力.测试结果表明,果蝇算法优化BP神经网络对风机齿轮箱故障诊断具有可行性和有效性.

2 部分代码

%% FOA封装程序clc;clear allclose all%% 初始化参数maxgen=100; %最大迭代次数sizepop=50;dim=2;L=1;%% 初始化矩阵X_best=zeros(maxgen,dim);Y_best=zeros(maxgen,dim);
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